如何使用 Gemini 和 Vercel 无服务器函数构建 AI 聊天机器人 🚀
几个月前，我使用 React、Node.js 和 Vercel Serverless Functions 构建了一个聊天机器人应用，并在我的网页应用 buildcv.makeadifference.app 中使用了它。 在本教程中，我将一步步带你了解我是如何构建它的——从与 Google Gemin
AI 接待员工作原理：AI 电话代理的架构
从外部看，AI 接线员似乎很简单：来电者说话，系统作出回应，对话一直进行，直到来电者得到答案或被转接到人工坐席。 在这段对话背后，有一条由电话基础设施、语音识别、语言模型、应用逻辑、API、数据库和呼叫路由组成的处理流水线。 有趣的地方不仅在于 AI 模型本身，而在于这些组件如何协同工作，把音频流转
实践中的能动 AI 工程：AI 工程师与前置部署工程师如何使用 Claude Code、Codex 和 G 进行构建
一份实用的三工具指南，面向 AI 原生软件开发生命周期（SDLC）：规划、设计、构建、测试、部署、维护，针对 Agentic 编码重新构想。 2025 年 3 月，一个名为 METR 的小型非营利研究小组发布了一张图表，令许多工程领导者比平时更加坐直。 通过倒推六年的模型发布，METR 测量了 AI
使用 OpenTelemetry 实现 Claude Code 可观测性
像 Claude Code 、 OpenAI Codex 、 Google Antigravity 和 Cursor 这样的智能体编程工具，如今已成为日常软件开发的标配。 随着智能体系统日趋成熟，开发者交给它们的大部分工作都是层层委派完成的，一次交给一个 subagent。许多团队也在探索并采用共享
面向 AI 代理的 MCP 网关：使用 DigitalOcean Action 将 AI 代理连接到 SaaS 工具而无需共享凭据
每个 agent 演示之所以能够工作，是因为 agent 只需要回答。当 agent 需要执行操作时，生产才真正开始：克隆仓库、创建拉取请求、查询数据库、退款支付、提交工单。agent 一旦开始行动，四个问题会同时出现。凭证存放在哪里。谁有权批准写操作。失败时会发生什么。此次运行的成本是多少。 本文
如何构建能够知道自己不知道的AI系统：实用指南
大型语言模型（LLM）从根本上改变了我们构建内部业务应用的方式。它们使开发者能够创建智能软件，能够综合复杂的企业数据，回答内部查询，并自动化重复的工作流程。 然而，将LLM应用从本地原型迁移到生产企业系统时，可能会暴露一个关键的可靠性问题： 过度自信 。 标准语言模型被优化为生成统计上最可能的下一个
上下文长度是否线性影响推理成本？我们测量了为什么不是这样
简介 成本计算器按上下文长度线性定价：输入 token 增加十倍，费用也增加十倍。这就是费率表的构建方式，而市场自身的定价行为承认这并不是长上下文实际服务的成本。在 DigitalOcean 自家目录中，OpenAI 的 GPT-5.5 和 GPT-5.6 系列在 272K token 时调整费率：
GLM-5.3-Flash 是 DigitalOcean 上最便宜的模型，也是最冗长的。
在 DigitalOcean Serverless Inference 上于 2026 年 8 月测量。 我们询问 GLM-5.3-Flash SSH 默认使用的端口。它花费了 625 个输出 token 得到 “22”。 这是五次运行的中位数，而非挑选的异常值。 Qwen3.8-Max 回答同一问
为什么同一模型的无服务器推理一致性会有差异
引言 想象一下，你正在为自己的应用挑选一个 LLM 。你做了大量调研，想找出哪款模型最契合自己的使用场景。你可能在沙箱里用 DigitalOcean Serverless Inference 试跑过它，觉得效果不错，于是决定换用另一家提供同款模型的服务商，把它集成到应用里。可等到正式上线，模型的准确
面向 AI 代理的服务器端工具：架构、延迟及何时切换
每个 AI 代理最终都会遇到同样的结构性问题：模型能够进行推理，但若没有工具就无法行动。需要有人来运行这些工具，例如获取搜索结果、查询数据库、调用 API，而这个人通常就是你的代码。 大多数团队采用同样的方式构建这一流程。模型返回一个工具调用，你的代码捕获它，运行工具，格式化结果并发送回去。重复此过