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AI写代码占比20-50%却让开发者更累?本文提出:接受不完美、预制上下文+批量生成+严格验证+工程化规范,重塑工作流大幅降负提效。
“目标设定+监控”模式以SMART原则+双重监控将AI升级为主动统筹者。基于LangGraph四节点闭环(Coder→Executor/Reviewer→Judge→循环/终止),实现可靠生产级AI系统。
探讨智能体通过强化学习、少样本学习与记忆驱动,结合PPO/DPO对齐、SICA与AlphaEvolve,实现自主进化,适用于助手、交易与自动驾驶等场景。
本文介绍AI智能体记忆管理,将短期上下文与长期数据库结合,解析Google ADK的会话、状态与记忆架构,并以购物车示例展示安全更新与可追溯性,为构建智能助手提供工程化方案。
AI从单体向多智能体协作演进,突破上下文瓶颈。六大模式:顺序、并行、辩论、层级、专家团队、评审者,实现分工协同,解决复杂问题。
规划模式是智能体从被动响应者升级为战略执行者的基础,使其能将复杂目标分解为可执行的步骤序列。它通过LLM的推理和外部工具,实现工作流自动化、复杂诊断和深度研究等高阶任务,赋予智能体前瞻性与应变能力。
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