Agent 可观测性与调试:从黑盒到白盒的进阶之路
AI Agent 不再是传统软件,调试的是推理过程而非代码。本文详细探讨 Trajectory Evaluation、LLM-as-a-Judge 和主流 Agent 观测工具(LangSmith, Langfuse 等)的实战应用。
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工具再多也没用——决定 AI 编程质量的是驾驭方法论。本文深入拆解六大核心方法(Spec-Driven、上下文工程、TDD 验证环、多 Agent 编排、高级 Prompt、会话卫生),附 20+ 工具矩阵、五大反模式避坑指南和完整实战工作流。
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阅读全文 →2026 年最火的新概念,从 Prompt Engineering 进化到 Context Engineering。详解如何通过 Write/Select/Compress/Isolate 四大策略管理上下文窗口,解决长对话遗忘、幻觉与上下文污染。
阅读全文 →不再迷恋堆砌代码,建立大模型评估思维才是核心。本文深度剖析 LLM-as-a-Judge 的底层偏差、Ragas 算分的数学机制,以及如何用概率思维重塑 CI/CD 防线。
阅读全文 →告别理论焦虑,手把手教你量化大模型。从直接下载预量化模型,到自己用 AWQ/GPTQ/GGUF 动手压缩权重,再到 vLLM FP8 零校准生产部署和 QLoRA 微调——四条路线,每条都有可直接复制的完整代码和命令。
阅读全文 →回顾 AI 七十年发展史上的六次关键技术岔路口,剖析每一次「历史选择」背后的算力约束、数据红利与可扩展性逻辑。
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记录前沿技术的发展脉络,探索人工智能的应用边界。