如何管理代码库中的上下文文件，以从AI编码代理获得更好的输出
你让编码代理新建一个端点，九十秒后你就有了一个能工作的端点。 然后你查看 diff，发现它引入了一个不在你的 package.json 中的验证库，它用 Jest 编写测试，尽管你的团队去年春天已经迁移到了 Node 测试运行器，而且它从路由处理器内部访问了数据库，因为它无法知道代码库中的每个其他处
RAG在生产环境中的实际运行成本：完整成本分解
几乎每个规划RAG项目的团队都会在错误的项目上担心成本。人们的直觉是，嵌入10万份文档必定昂贵，存储几十万向量需要专门的基础设施，而摄取管道才是预算的大头。这三个假设全都是错的，下面的数学计算会显示差距有多大。 以下是在DigitalOcean上，一个基于10万份文档语料库的生产级RAG系统，按项目
如何用Pydantic AI构建生产级智能体
使用原始LLM SDK构建AI代理在原型阶段没问题，直到你需要结构化输出、可测试的代码和生产级可靠性为止。 这种差距会以可预期的方式暴露出来。你的笔记本代码能运行，于是你把它推向生产环境并开始打补丁：在json.loads周围加try/except，写一个去除Markdown围栏的辅助函数，几个检查
基于PHP、cPanel和Gemini Flash每月零成本构建生产级AI智能体
在本教程中，你将构建一个实用的AI智能体，它能够接收用户提示，判断是否需要使用工具，在PHP中执行该工具，将对话历史存储在MySQL中，并持续推理直到生成最终答案。 目标不是构建一个炫酷的演示。目标是展示AI智能体如何在一个对许多开发者而言现实可行的技术栈上工作：PHP用于请求处理，MySQL用于持
如何使用Python构建一个基础的Discord机器人，支持讲故事、聊天和心理健康
当你看到Discord机器人实际运行时，它们可能看起来异常复杂。机器人可以回复消息、讲故事、记住对话的部分内容，并且全天候保持在线。 当我最初开始研究它们的工作原理时，我原以为这一切背后一定涉及大量复杂的代码。 但实际上，其基本思想相当简单。 从本质上讲，Discord机器人只是一个Python程序
2026年LLM推理成本对比：DigitalOcean与Together AI、Fireworks AI、Modal、Nebius、Baseten和OpenRouter
完整推理平台竞品集合对比 因此，下表比较了购买模式，并引导读者访问每个提供商的实际定价页面。 平台 客户如何购买推理服务 最佳比较方法 官方来源 DigitalOcean 按令牌的无服务器推理或按GPU小时计的专用推理。 对于突发流量比较令牌成本，对于持续需求则比较每GPU小时的成功任务。 无服务器
如何构建具有每用户OAuth访问权限的AI智能体 [完整手册]
当你的AI智能体服务不止一个人时，每次工具调用都必须回答：这个智能体在代表谁行事？让我们通过构建一个连接Slack和GitHub的AI智能体来学习如何解决这个问题。 一次Slack读取使用该用户的工作区。GitHub issue以该用户的身份在其可访问的仓库中创建。智能体可能做出错误的判断，但绝不能
在DigitalOcean上构建生产级RAG助手
当你向一个原始 LLM 询问关于你产品的具体问题时会发生什么？它会回答。快速、流畅，而且经常完全是编造的。这就是本次研讨会的起点——而修复这个问题正是全部意义所在。 8月12日（星期三），我们在 DigitalOcean 的 AI 平台上现场构建了一个真实的客户支持助手。我们称它为 HelpBot，
在 DigitalOcean Serverless Inference 上使用 OpenCode：将 DO 托管的模型用作带推理路由器的智能体编码后端
像Claude Opus 4.8这样的前沿模型可以驱动跨语言的智能体编程，从Python到C++再到GDScript；但在生产规模下，它们的每token成本会迅速累积。DigitalOcean的推理路由器（Inference Router）直接解决了这个问题：它将常规任务路由给较小的开源模型，仅在任
产品实验中的双重稳健估计：当两个模型在LLM应用中均出错时
你的AI产品在六个月前推出了一个代理模式选择加入功能。你进行了倾向性分析，根据参与度层级和查询置信度进行了调整，并报告了任务完成率干净利落地提升了8个百分点。这个数字进入了季度业务回顾，大家都很满意。 不可避免地，一位严谨的数据科学家会提出一个令人不安的问题。你有多大把握倾向性模型捕获了所有混杂因素