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AI 与智能体
AI 系统、编程智能体和模型基础设施的工程、运营与评估。
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编程智能体与开发工具
改进代码库上下文、隔离工作、管理技能并验证生成代码。
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了解决策模型、比较供应商、检查校准,然后规划试点。
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完整文章目录
- Cue 轮次检测:电话号码采集、基准测试与局限
- RTK AI 1.0:实际 Token 节省、安装与许可证
- Google SAM 现名 Agent Mesh:跨机器调用 MCP 工具
- Anatomy Claude Code 技能:用于技术文档的交互式 SVG
- EdgeQuake:用 PostgreSQL GraphRAG 构建 MCP 智能体记忆
- BitNet CPU 推理:2B4T 的实际内存需求与 100B 说法
- SuperPenguin:按 PR、客户和功能核算 AI 成本
- Claude Dashboards + Motion:把产品指标做成视频
- OpenAI Intelligent UI 与 OpenUI:企业应用如何落地生成式 UI
- RunAnywhere Wally:按已验收编程任务计算成本
- Reducto 德语发票提取:测量人工复核成本
- OpenAI Decisions API:置信度、拒绝回答与任务路由
- Claude Model Router:到底何时切换模型?
- Cloudflare Clef 与 Jev:价格、基准测试与迁移
- Context Language Models 与上下文压缩:应该如何试点?
- Caveman 3.0 与 Claude Code:本地输入压缩、原文恢复与基准
- LiteLLM Lens:用 SQL 与 API 分析智能体 Trace
- SmythOS Studio 自托管指南:Docker、成本与部署边界
- DeerFlow 2.0:Docker 部署、沙箱与记忆机制
- CLM-8B 自托管:vLLM、动作缓存与验证器
- AnyJev:LLM 概率校准与选项顺序偏差
- LiteAgents SDK:逐轮模型路由、安装与迁移指南
- mcp-memory-service:让 Claude Code 与 Cursor 共享持久记忆
- Claude Opus 5.5 使用指南:适用场景、提示词与思考强度
- Laya 与 Jev 的企业应用:6 个实用工作流
- Laya vs Jev:基准结果与 AI 创业护城河
- Google AX:暂停恢复、重启成本与自托管
- WikiSkill:智能体如何从经验中进化 SKILL.md
- 腾讯 Octop 评测:开发者真正免费获得了什么
- Wigolo 评测:AI Agent 的本地优先 Web Intelligence
- Jev AI 评测:面向智能体工作流的决策模型
- Supermemory:AI 智能体记忆、RAG 与本地部署指南
- AI 智能体设计模式:从简单开始,执行前验证
- Claude Mods:配置、Function Hooks 与安全指南
- Voicebox:本地声音克隆、语音输入与 MCP 配置
- Valyu 的 0.6B 多智能体路由器:研究结果、指标边界与落地判断
- OpenAI Agents API 评测:迁移、成本与数据控制
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