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
Claude Code 生产环境成本控制：Token 预算、缓存策略以及计费仪表盘隐藏的信息
Claude Code 生产环境成本控制：Token 预算、缓存策略以及计费仪表盘隐藏的信息 本文在人工监督与审核下，借助 AI 完成撰写。 绝大多数 Claude Code 成本超支源于计费仪表盘从未揭示的隐性上下文累积与缓存未命中。生产团队上线 AI 功能后，看着 token 消耗逐月翻倍，追溯
如何结构化CLAUDE.md、技能和Agent配置
如何结构化CLAUDE.md、技能和Agent配置 原文：https://dev.to/hash01/how-to-structure-claudemd-skills-and-agents-2p7a 嗨，各位朋友 这里有一个小技巧，适合你在真实代码库中配置 Claude Code（或任何编程代理）时
面向AI Agent的双层记忆架构：无需Pinecone，本地向量搜索如何扩展至14,726条记忆
面向AI Agent的双层记忆架构：无需Pinecone，本地向量搜索如何扩展至14,726条记忆 探索一种使用L1暂存区和L2存储库的双层AI记忆架构，如何在不依赖云端的情况下，实现94毫秒内检索14,726条记忆。了解为何本地的sqlite-vec向量记忆在Agent上下文工作流中优于Pinec
构建AI编程助手的桌面客户端
构建AI编程助手的桌面客户端 原文：https://dev.to/timexingxin/building-a-desktop-client-for-an-ai-coding-agent-147n 从包装grok-build中学到的经验——架构、陷阱，以及为什么我们选择Tauri而非Electron