如何构建自动切换模型的AI应用
大型语言模型（LLM）从根本上改变了我们构建现代软件的方式。 但是，对每个用户请求都依赖单一AI模型会带来严重的生产风险。API中断时有发生。对于简单任务，专有模型可能成本高昂。而较便宜的开源模型可能难以处理复杂的逻辑推理。 当我和我的团队为客户支持平台构建企业级AI引擎时，我们所有事情都依赖一个顶
提示工程与循环工程：开发者指南
对许多开发者来说，AI工作流程大致是这样的：编写提示词，获取响应，复制有用的部分，然后继续下一项任务。 这种方式涵盖了令人意想不到的广泛任务，从总结文档到起草电子邮件，再到解释一段代码。 但当任务涉及多个步骤、外部数据或依赖于模型刚返回结果而做出的决策时，这种工作流程就开始失效了。你最终不得不手动重
长上下文LLM服务中的真实权衡：内存、延迟、成本与准确性
“长上下文”的含义，以及为什么“支持”不等于“实际服务” 上下文是你在一次请求中发送给模型的所有内容：提示词、文档、代码、对话历史。它使用令牌（token）来衡量，令牌是词元片段，大约每1,000个令牌对应750个单词。128K令牌窗口（大约相当于一部小说的文本量）是当前常见的标准。 Llama 3
你的智能体为每个从未调用的工具付出代价
大多数智能体都会为它们不使用的工具付费。不是一次——而是每一轮都如此。 其机制简单到容易让人忽略。当你给模型一组工具时，每个工具的完整 JSON schema 都会进入请求中。名称、描述、参数类型、枚举值、嵌套对象，一应俱全。模型读取全部内容，选一个，然后调用。下一轮，整个目录再次通过线路传输，因为
CI 中的 Claude Code：对每个 Pull Request 运行代理式代码审查、测试生成与自动修复
Claude Code在CI中的应用：在每个拉取请求上运行智能代码审查、测试生成与自动修复 本文在人工智能辅助下撰写，并经过人工监督与审核。 为什么CI中的智能代码审查会改变一切 大多数CI失败会浪费数小时进行手动干预，因为传统机器人只会标记问题，却从不修复它们。开发人员提交一个拉取请求，代码检查器
Cursor + BrowserAct 如何处理动态页面而不依赖脆弱选择器
太长不看 现代 Web 应用不断变化。组件会被重新渲染，生成的属性在不同构建版本之间可能有所不同。即使界面看起来完全相同，浏览器自动化测试也可能失败，因为它仍然依赖于页面变化之前捕获的假设。 在本文中，我使用 Cursor 结合 BrowserAct CLI 来测试一个动态项目筛选器。与其依赖不可靠
Slopsquatting：将AI幻觉武器化的供应链攻击
依赖混淆攻击利用的是您的手误，而"Slopsquatting"攻击则瞄准您的AI助手。当模型虚构出一个不存在的软件包时，攻击者便会注册该名称，静候安装命令的执行。本文将揭示这一攻击链的全过程、常规防御手段为何对它束手无策，以及在npm、Composer和pip生态中真正有效的防御策略。 设想一下，您
氛围编程：终局
几个月前，我的AI编码工作流程大致是这样的。 Prompt. Generate. Copy. Run. Error. Prompt again. Generate. Break something else. Fix that. Celebrate. 进入全屏模式 退出全屏模式 如果你曾经用 AI
我们用SigNoz为AI智能体集群插桩，其遥测数据揭示我们原先的判断全错了。
为2026年7月的WeMakeDevs Agents of SigNoz黑客松而构建。 任务控制。图即群，下方的河流即实时span流，每个条柱都深度链接到SigNoz中的对应追踪。 DevSwarm将一个提示词转化为一个可运行的全栈应用。五个开放权重模型负责规划、构建、审查并修复它们自己的路由。它产
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