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> 2026 年 6 月 17 日，Vercel 发布了开源 Agent 框架 Eve。官方给它的定位很直接：像 Next.js 之于 Web 应用一样，Eve 想给 Agent 提供一套约定明确、可直接进入生产环境的框架。但它真正想解决的，并不是「怎么再写一个 Agent Loop」，而是 Agent 跑起来之后那一大堆没人愿意重复造的基础设施。 先说我的判断： Eve...
过去两年，很多人对 AI 应用的理解，基本停留在一个动作上：给模型一个好 Prompt，然后等它返回一个好答案。 这就是 Prompt Engineering 最早火起来的原因。你写清楚角色、任务、约束、格式、示例，模型输出就会稳定很多。对于写文案、总结、翻译、生成代码片段，这一套确实有效。 但到了 AI Agent 阶段，问题开始变化。 Agent...
Google 最近开源了 DESIGN.md，一个用来描述视觉风格、设计 Token 和组件规则的 Markdown 格式。它的目标很直接：让 AI Coding Agent 在写 UI 时，不要每次都靠感觉自由发挥。
最近读到 Lance Martin 关于 Claude Fable 5 的一条长帖，里面没有把重点放在"模型又变聪明了多少"这种常见叙事上，而是讲了一个更值得开发者关注的问题：当模型能力继续提升之后，我们使用模型的方式也要跟着变化。 读完之后，我最大的感受是，Claude Fable 5 带来的改变不只是单点能力增强，而是推动我们重新理解智能体系统的设计方式。过去我们习惯把注意力放在提示词上：怎么...
你有没有想过：为什么同样的 AI 模型，在不同系统中的表现天差地别？ 当你让 AI 帮你写一段代码，有时它能完美完成任务，有时却连基本的逻辑都搞错。 这背后隐藏着一个被很多人忽视的问题：如何构建一个真正可靠的智能体系统？ 今天，我想分享一篇文章来深入探讨这个话题。这篇介绍了将智能体系统准确率提升 50% 的实用模式，以及它们所带来的成本代价。以下内容翻译自 《Agentic System...
你是否想过：为什么和 AI 聊天时间久了，它还是会重复犯错？ 为什么它记不住你告诉它的事情，每次都需要重新提醒？ 目前的 AI "记忆"系统真的在"记忆"吗，还是只是在机械地存储数据？ 今天我想分享一篇文章，带你深入思考 AI 记忆的本质，探讨如何构建真正类似人类记忆的智能体系统。以下内容翻译自《Towards Human like Memory for AI...
在 Cloudflare 平台上构建垂直微前端 想象一下，你正在开发一个大型Web应用。营销团队想要用Astro构建他们的页面以获得最佳的SEO效果，而产品团队却坚持要用React来构建功能丰富的后台管理系统。更糟糕的是，每次发布新版本时，十几个团队的代码都需要一起打包、一起测试、一起上线——只要其中一个团队引入了一个bug，整个发布就要回滚。这种"一荣俱荣、一损俱损"的耦合方式，是不是让你感到无...
你是否曾经和AI助手聊了一整晚，第二天打开对话却发现它完全忘了你们讨论过的关键细节？或者当你在多个项目之间切换时，AI总是在问"你指的是哪个API"，让你不厌其烦地重复背景信息。这种"金鱼式记忆"是当下大多数云端AI产品的通病——它们要么只能记住有限的上下文，要么把所有数据都存储在厂商的服务器上。 但如果有一个AI助手，它能像一位真正的私人助理那样，永远记住你的偏好、你的项目细节、甚至你三个月前提...
最近几年，AI编程辅助工具简直是开发者的“外挂”：Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode……每个工具都有自己的强项和擅长的模型。 但使用过程中，你是不是也经常遇到这些痛点： - 想同时用官方Claude系列模型、或者某个中转或国产的便宜模型 → 得手动改配置文件 - 多个API Key、多个代理地址来回切 → 改错一次就全乱套 -...
引言：Claude 虽好，但你真的能用上吗？ 在当前席卷全球的“Vibe Coding”浪潮中，Anthropic 推出的 Claude 系列模型 + 终端工具 Claude Code，凭借极强的逻辑推理能力，成为了开发者眼中的“白月光”。但现实是残酷的：对于中国开发者而言，账号随时被封、海外信用卡支付遭拒、API 额度受限以及复杂的网络环境，构成了一道难以逾越的门槛。...