使用 Kotlin Agent 开发工具包（ADK）构建 AI 智能体
本教程将使用 Kotlin 和 Agent Development Kit（ADK）的原生 Kotlin 版本构建一个入门级的 "Hello World" 风格智能体。 完整的示例项目可在 GitHub 上获取： <a href="https://g
从零开始用 PyTorch 构建 Transformer
我完全从零开始训练了自己的Transformer模型——没有HuggingFace，没有捷径。这里是完整的技术拆解：多头注意力、位置编码、训练循环，以及那些真正教会我这些机制如何运作的错误。 为什么要从零构建？ 使用Transformer与理解Transformer之间存在巨大的鸿沟。我花了数月时
如何构建 AI 紧急停止开关（以及为什么每个 Agent 都需要它）
一个AI紧急停止开关是一个单一控制装置，能够立即停止自主AI代理的一切操作。它会立刻中止代理正在做的所有事情，并取消已经在执行中的工作，无需你先诊断哪里出了问题。每个能够采取重大行动的代理都需要这样一个开关，因为当代理偏离轨道时，故障通常是快速的、自动化的且会自我放大的。等到人类理解问题时，损害可能
389 个测试通过了，NIST 还是抓住了这个 Bug
我给了AI智能体一个计算器，因为我想在概率性工作流中拥有一个硬性的、可检查的节点。 模型可以解读请求并解释结果。计算器 会执行计算。这看起来是一个分工明确的安排。 然后我把一个乘号改成了加号。 计算器仍然通过了其Rust库测试套件中的389个测试（共390个）。 唯一的失败是将结果与NIST认证的长利（Longley）回归数据集结果进行了对比。 这比一个完全构建失败的场景更让我困扰。我原本以为确定
Sentry 的 Span 层次结构暴露了我的 5 Agent 管线中的静默重试
本文是DEV 的夏季漏洞清除：清理阵容的投稿，由Sentry提供支持。 项目概述 我构建了一个AWS 安全态势代理：五个专家 AI 代理，可以扫描您的 AWS 账户以发现安全配置错误，将发现映射到 CIS 基准，评估风险，并生成可复制的修复命令。 这些代理在 CrewAI 上依次运行，使用 Amazon Bedrock Nova Pro 作为 LLM： 1. ResourceDiscovery →
使用TypeScript Agent开发工具包（ADK）构建AI智能体
<p>【正文】 随着大型语言模型（LLM）的普及，AI智能体（Agent）成为将模型能力与外部工具、数据源结合的关键范式。Google近期推出的TypeScri...
从 GitHub Issue 到 Pull Request：无人值守运行 Claude Code
<p>【正文】</p> <p>在快速迭代的软件开发中，将用户反馈或任务描述自动转化为代码变更，是提升效率的重要方向。本文将介绍如何利用 Claude Code ...
用同一套Python代码向OpenAI、Claude和Gemini API发送图片与PDF
<p>在实际开发中，我们经常需要向不同的AI模型发送非文本输入（图片、PDF），但各大厂商API的接口设计各异。本文将展示如何编写一个通用的Python函数，用...
我原本计划了10个LLM评估实验，但只跑了1个——而这1个就够了。
我原本计划了10个LLM评估实验，但只跑了1个——而这1个就够了。 原文：https://dev.to/debashish_ghosal/i-planned-10-llm-evaluation-experiments-and-only-ran-1-it-was-enough-2gjf 我本来没打算写
Neo4j vs pgvector vs MongoDB vs Milvus vs Pinecone vs FAISS：完整向量数据库指南
Neo4j vs pgvector vs MongoDB vs Milvus vs Pinecone vs FAISS：完整向量数据库指南 每个在2026年构建RAG系统的团队都会面临同样的决策树。你需要一个向量存储。你打开对比指南。Pinecone说它最快。Milvus说它能扩展到十亿级别。pgv