存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
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需求不清时,如何让 AI 帮你补全问题,而不是瞎写代码
开篇 产品同学走过来,留下一句话: 听起来很完整? 积分怎么获得、兑换比例是多少、有没有门槛、哪些商品可以兑换、兑换后能不能退、库存怎么处理、积分会不会过期、并发兑换会不会超卖…… 一句话背后,藏着几
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在Finch用了62亿词元,我认为这是新一代Agent工具之神
老朋友都知道,我喜欢推荐好东西,很多朋友都在我的种草下,开始尝试和使用一些不错的软件,工具等。 今天分享推荐的这个东西,叫做 Finch,中文译名 芬奇,中文外号 小灵雀, 其形象就是一只可爱的小鸟,
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“这需求用 AI 也就十分钟吧?”——周五深夜十一点,我在工位给 Cursor 擦屁股
阅读时间: 5 分钟(建议备好降压药) 一、周五下午 17:50,致命的“一句话” 谁懂啊……真的破防了。 本来这周过得挺平淡。该修的 bug 修完了,几个接口也都提测了,眼看着秒针快跳到 18:00
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Agent 工程化实测:p95 从 836ms 降到 12ms,而真正的收获是发现瓶颈根本不在 Agent 这层
会做 Agent 的人不一定愿意压测。这篇从后端视角补齐另一半:可观测、超时降级、舱壁、熔断、k6 开环压测。实测加一层缓存,p95 836ms 降到 12.34ms,命中率 97.7%
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LangGraph 两种消息变更模式的差异
add_messages和operator.add 产生的数据格式完全不一样,这一点要注意 add_messages 二 operator.add
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LangGraph简单图结构
from typing import TypedDict, Annotated from langgraph.graph.message import add_messages from langgr
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Spring Boot 4 可观测性源码剖析:OpenTelemetry 全链路打通日志、指标、追踪
基于Spring Boot 4.1源码拆解 OpenTelemetry:Trace三层装配、指标走Micrometer、日志需第三方Appender,含@Async上下文传播与OTEL环境变量映射。
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从codex转战workbuddy使用一周的感受
不是恰饭,也不是踩一捧一。只是记录一个 Codex 老用户切换到 WorkBuddy 的真实一周,以及过程中踩到的坑和省下的钱。 一、为什么换:被逼无奈的"搬家" 很早就听说腾讯出了智能体编程工具 W
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Anthropic CEO突然喊踩刹车,OpenAI罕见力挺:AI这辆车不能只踩油门了
Anthropic CEO Dario Amodei发布长文呼吁放慢前沿AI发展节奏,提出三步限速计划并率先推行第三方嵌入式评估机制。他警告递归式自我改进正加速技术迭代,6至12个月内智能体群体或具备
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Kafka已正式接入AI
前言 假如你做了一个Multi-Agent协作系统,三个Agent分别负责调研、写作和审核。 但系统跑起来之后,发现了一个致命的问题:Agent之间的通信太乱了。 A Agent调用B Agent,B
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Redis的Set操作居然能把我的服务整挂了?
"服务突然响应超时,监控大盘一片红,最后发现是Redis的操作卡了5秒——你敢信?" 上周压测时,我们一个日均千万级请求的推荐服务突然出现间歇性超时。经过长达6小时的排查,发现罪魁祸首竟是一个看似
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一文搞懂 LangGraph 分支、循环与状态持久化
一、条件分支:让工作流"会思考" 为什么需要分支? 线性流程只能 A → B → C 一路走到黑。真实场景中,Agent 需要根据输入决定走哪条路——用户问数学题走计算器,闲聊走对话,代码走 Code
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Suno 发布 v6 音乐模型,推出 v6、v6-wild、v6-mini 三个版本
Suno 发布新一代音乐模型 v6,与 Warner Music Group、BMG、Believe 等行业伙伴合作开发,后续将全面替换旧模型。v6 分为三个版本:旗舰 v6 和探索向的 v6-wil
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用一个 struct 给游戏关键数值上锁:ProtectedInt 反作弊实践
读这篇能拿到什么 读完这篇你会拿到三样东西。一是一套“轻量运行时数值保护”的完整实现思路:怎么用一个 struct 就让内存里的生命、金币、伤害不再以明文躺着,怎么让“改一个内存地址”这种最常见的作弊
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RAG检索增强生成:文档加载解析
本文基于 Spring AI 栈讲解 RAG 文档加载解析,区分电子件与扫描件,提供本地、云 OCR 解析组件,实现自动分流解析,给出工程代码、依赖及踩坑要点。