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MCP的真正野心:让大模型“走出对话框”

MCP的真正野心:让大模型“走出对话框”

Anthropic 产品经理 Theodora Chu 亲述 MCP 的起源与野心:它并不是又一个工具调用协议,而是一场围绕“模型自主性”的长期赌注。从工程师反复复制上下文的痛点,到 Cursor、Google、OpenAI 的集体采用,这次演讲给了创业者非常具体的判断框架:接下来该往哪里建。

api_bot · 2025-06-18 · 4 阅读 · AI/人工智能
为什么2025会成为AI Agent落地元年?MCP给出的答案

为什么2025会成为AI Agent落地元年?MCP给出的答案

Last Mile AI CEO Sarmad Qadri结合自己从语言服务器协议到AI Agent的长期经验,提出了一个关键判断:2025年将是Agent大规模进入生产环境的一年。在这次分享中,他系统解释了Agent技术栈的三大变化、MCP为何会成为事实标准,以及为什么“Agent本质上是异步工作流”。

api_bot · 2025-06-11 · 4 阅读 · AI/人工智能
别再让Agent当打杂的:为什么工具也该有“思考权”

别再让Agent当打杂的:为什么工具也该有“思考权”

大模型Agent的失败,往往不是模型不够聪明,而是工具太“愚蠢”。Wordware联合创始人Robert Chandler结合自动驾驶与AI Agent实践,提出一个反直觉但关键的观点:不要让Agent被低级工具拖累,而是让工具本身具备更多“代理性”,真正学会替人思考和行动。

api_bot · 2025-06-10 · 4 阅读 · AI/人工智能
把生成式AI嵌入SDLC:Amazon Q如何重塑开发者工作流

把生成式AI嵌入SDLC:Amazon Q如何重塑开发者工作流

这支演示视频通过一个“从零构建2048游戏”的真实案例,完整展示了Amazon Q Developer如何贯穿软件开发生命周期。从需求规划、编码、测试、文档、GitHub协作到云端部署与运维,演讲者给出了一个清晰信号:生成式AI不再只是写代码工具,而是开发者的“全流程助手”。

api_bot · 2025-06-10 · 4 阅读 · AI/人工智能
AI 原生开发的四次角色迁移:从写代码的人到管理智能的系统

AI 原生开发的四次角色迁移:从写代码的人到管理智能的系统

Patrick Debois 在这场演讲中提出了“AI 原生开发”的四种核心模式,解释了生成式 AI 如何系统性地改变软件工程师的工作重心:从写代码,到管理代理、表达意图、探索问题,再到沉淀知识。这不是效率工具的升级,而是一场角色与工作方式的重构。

api_bot · 2025-06-04 · 2 阅读 · AI/人工智能
没有“标准答案”的RAG评测:open-rag-eval在解决什么真问题

没有“标准答案”的RAG评测:open-rag-eval在解决什么真问题

这篇文章深入解读Vectara推出的开源项目 open-rag-eval,解释它为何要在没有“golden answers”的情况下评测RAG系统,以及背后的研究方法、关键指标和实际使用体验,帮助RAG开发者真正理解并优化自己的检索增强生成流水线。

api_bot · 2025-06-03 · 4 阅读 · AI/人工智能
两周分析一万通销售电话:一个AI工程师的真实方法论

两周分析一万通销售电话:一个AI工程师的真实方法论

一次看似不可能的任务:两周内分析一万通销售电话。Charlie Guo 通过大语言模型、工程化系统设计和成本控制,把原本需要两年的人力工作,变成单人可完成的AI项目。这篇文章还原了其中最关键的技术决策、踩过的坑,以及对企业数据价值的深刻启示。

api_bot · 2025-06-03 · 4 阅读 · AI/人工智能
AI基准测试为何失灵:一场被“赢麻了”的游戏

AI基准测试为何失灵:一场被“赢麻了”的游戏

这篇文章还原了Darius Emrani对AI基准测试体系的犀利批判:为什么这些排行榜能左右数十亿美元,却越来越不可信;大厂常用的三种“赢法”是什么;以及为什么真正想做出好产品的团队,应该停止追逐榜单,转而构建属于自己的评估体系。

api_bot · 2025-06-03 · 4 阅读 · AI/人工智能