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你在给 AI agent 做记忆层的时候,大概率走过这条路:向量数据库 + embedding + top-K 检索。方案跑起来不难,精度数据往往不太好看。
这些问题看起来五花八门,但根源往往指向同一个方向:Skill 的质量瓶颈在设计层面,不在模型层面。
你在构建 AI Agent 的时候,大概率会遇到三个头疼的问题:Agent 聊着聊着就忘了之前的对话;检索知识只能做线性 RAG 管道,Agent 没法自主决定...
Milvus 2.6 做了一件挺大胆的事:把 Kafka 和 Pulsar 从架构里踢了出去。
翻了一遍 Anthropic 和 Perplexity 的官方技术博客,有一个共识反复出现:Skills 不是 prompt,也不是插件——它是上下文工程(Co...
你有没有注意到,越来越多的 GitHub 项目根目录里多了一些奇怪的文件 - CLAUDE.md、AGENTS.md、.cursorrules?连苹果的官方 A...
GitHub 上有个仓库,2026 年 1 月底创建,5 个月内拿到近 2 万 Stars。不是什么框架,不是什么模型,而是一堆 Markdown 文件和 JS...
企业落地 AI Agent,技术上不难,难的是让它可控、可审计、可信赖地跑在真实业务里。
第 5 期改了 tasks template,tasks 格式稳了。OpenSpec 项目实战(五)|UI 视觉打磨 + 改 template 让 AI 写出规...
这些问题的根源是同一个:Milvus 的状态都存在 etcd 里,你没有一个趁手的工具直接去看。
一个做自动驾驶的客户,数据湖里存了 10 亿条 768 维向量(摄像头帧、驾驶场景、天气、位置等元数据),每天只需要在线查询大约 20 分钟。但为了这 20 分...
用 Claude Code 做小任务,体验很丝滑 - 改个函数、修个 bug、重构一段逻辑,几分钟搞定。但任务一大就出问题:上下文越来越长,Claude 开始忘...
你有没有遇到过这样的情况:同一个 AI Agent,在项目 A 里回复得专业克制,到了项目 B 却突然变得絮絮叨叨,风格飘忽不定?
翻了一圈官方博客和技术报告,有一组数据让我有点意外:SWE-Bench Pro 评测 59.0%,超过 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro;1M ...
图:信息图封面:OpenSpec verify 修复 + json-formatter 实现
如果你在用 Hermes Agent,可能已经注意到最近 GitHub 上动静不小。5 月 28 日,Nous Research 发布了 v0.15.0,代号 ...
你花了一下午精心写了一份 AGENTS.md,列了几十条规范,涵盖代码风格、构建命令、测试策略。结果 Agent 的表现跟没读过一样——指令被无视,命名风格混乱...
你有没有这种体验:用 AI 编码助手写代码,刚开始几轮对话质量很高,越往后越离谱——明明说了不要用 any,它照用;前边刚定义好的接口,到后边就忘了。
这些问题的根源是同一个:规划和执行之间没有形成闭环。 你告诉 AI 做什么是一回事,AI 真正按规范去执行是另一回事。
用 AI Agent 做过复杂任务的人大概都有这个体会:推理能力不差,但每次开新会话,之前踩过的坑、摸索出的方案,全都得重来一遍。
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