分享最近高频用 Agent 提效的 4 大场景
这是苍何的第 536 篇原创! 大家好,我是苍何。 最近有朋友问我,怎么感觉你好像同时在做好几件事,写文章、追热点、做视频、出差参会,还有时间迭代项目。 说实话,并不是我精力突然爆表了。 而是很多以前
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一个反直觉的现象 最近刷社交媒体,你一定见过这种类型的帖子或者评论: 评论区一片"学编程没用了""会用AI就行了""未来程序员要被淘汰了"
导读 本文以搜索结果展现为例,介绍 RenderFlow 如何将 LLM 代码生成能力落地到线上服务。随着结果形态和业务场景持续增加,传统依赖人工完成逻辑编写、联调验证和问题修复的链路,逐渐暴露出
大家好,我是双越。wangEditor 作者,前百度 滴滴 资深前端工程师,慕课网金牌讲师,PMP,前端面试派作者。本文讨论普通程序员要不要学习 AI Agent 开发。
一、基础 RAG 的三大痛点 学完第6章的基础 RAG 后,你可能已经在实际项目中遇到了这些问题: 痛点一:语义漂移(召回率低) 用户问:"Python 程序跑得太慢了,怎么优化?" 知识库文档里写的
AI大模型时代来了,程序员们纷纷入坑AI应用开发,可是苦于AI教程良莠不齐,往往花费了大量时间精力和金钱,却仍然过其门而不入。 有鉴于此,博主开始连载AI应用开发教程,帮助大家快速掌握AI开发技能。
LLM 场景的限流不是一个中间件开关,而是一套资源管理系统:双维度 RPS/TPM 限流、背压、并发 gate、重试策略与成本护栏。
本文深入讲解了Socket网络通讯在嵌入式开发中的核心应用。首先对比了TCP和UDP协议的特性:TCP面向连接、可靠传输,适合文件传输等场景;UDP无连接、低延迟,适用于音视频传输和广播通讯。
MiMo 的 16 亿 Tokens 快到期了,紧急加测了一波。然后……彻底拉了,虎头蛇尾,虚有其表! 先给你们看张图吧: 就这个网页消耗了 16 亿中的 4%,大概是 6400 万! 同样的题目,O
Claude Code 的 Subagent 不只是“多开一个助手”,而是把复杂任务拆给专职 Agent,让主对话保持清晰、稳定和可控。本文从概念、创建、调用到使用边界,讲清楚Subagent该怎么
本文记录了我在电商分析 Agent 中设计 gmv_root_cause 的过程:为什么“GMV 为什么跌了”不能完全交给模型自由规划,而要收敛成区域、订单结构、用户规模、品类、漏斗和退款组成的标准归
多 Agent、编排者入口、rules/docs/skills 组织与 skill 分层——复杂任务的 spec 由这四件事构成。