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AI 智能体到底应该如何构建?

编者按: AI 智能体到底应该如何构建?是追求复杂的端到端解决方案,还是回归软件工程的本质思维? 我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:智能体本质上就是软件,应该用严谨的软件工程原则来构建,而非盲目追求"黑箱式"的复杂框架。 文章从智能体的发展历程出发,深入剖析了从有向图到 DAG 编排工具,再到今天 AI 智能体的技术演进脉络。随后,作者系统性地提出了构建可靠 LLM 应用的12个核心原则。 这篇文章为正在构建 AI 应用的开发者提供了一套完整而实用的方法论,特别适合那些希望摆脱框架束缚、追求技术本质的工程师。相信通过这12个原则的指导,我们能够构建出更加可靠、可控、可扩展的智能体系统。 01 AI Agent 是如何走到今天的 1.1 我的观点仅供参考 无论您是智能体领域的新手,还是像我这样固执的老兵,我都将试图说服您摒弃对 AI Agent 的大部分固有认知,退一步,从第一性原理(first principles)出发重新思考它们。(如果你错过了不久前 OpenAI 发布的内容,这里有个剧透预警:把更多智能体逻辑塞进 API 后面并非正解) 02 智能体本质上是软件,让我们简要...

从 “智” 到 “慧” 的运维进化:Wisdom SSH 的底层哲学与实践

提问:为何想到将 AI 与传统 SSH 工具结合?发现了运维场景中的哪些痛点? 覃奕:我有 10 年后端开发经验,一直关注 AI 技术落地,但发现市面产品实用性不足。后来意识到 Linux 命令与 AI 天然契合 —— 文本驱动的交互模式能让 AI 快速理解需求并生成命令,直接解决了运维人员记忆复杂命令的难题。此外,多服务器切换操作效率低、脚本编写门槛高也是显著痛点,而 AI 能按需生成操作指令和脚本,有效提效降本。因此决定开发 Wisdom SSH。 提问:核心用户是哪些群体?是否有真实需求驱动功能设计? 覃奕:核心用户是中小企业运维人员和开发者。最初源于我作为后端开发者的切身需求 —— 多服务器管理、命令记忆及脚本编写的效率瓶颈。迭代中发现,中小企业通过批量操作和 AI 命令生成功能大幅提效(如某企业用 AI 脚本生成将批量部署时间从 4 小时压缩至 20 分钟),Linux 新手和教育机构也依赖 AI 的命令解释与示例库降低学习门槛,这推动我们增加了新手引导功能。 提问:如何平衡 AI 集成与传统 SSH 的 “轻量化”? 覃奕:我们采用「双模式并行架构」:保留纯命令行操作逻辑,...

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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