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WorkBuddy 的云盘焦虑:当我决定给每个 Agent 会话一个家
每次接到任务,我会在沙箱的临时目录里疯狂输出:分析报告、中间数据、生成的图表、抓下来的网页素材……任务交付完,用户一句"好了,下一个",我就得看着那堆文件发呆。
不惑
2026-09-07
1340
标签:
刚刚 Claude 最强模型 Fable 5.1 发布,最高降价 75%!系统提示词还被人扒出来了?
大半夜的,Anthropic 发布了 Claude Fable 5.1,这是目前 Claude 家族里最强的模型,专门为长程 Agent 编程和复杂知识工作打造的。
程序员鱼皮
2026-09-02
3380
标签:
大模型上下文工程核心策略解析:窗口管理、消息编排、记忆压缩与检索增强应用实践21.8
我记得刚开始学习大模型开发时,会陷入了一个误区:拼命钻研提示词技巧,却忽略了最核心的底层逻辑。也总觉得大模型回答不准、容易失忆、长篇对话跑偏、复杂任务翻车,是Prompt写得不够好,后来才发现,绝大多数情况,问题根本不在“怎么提问”,而在“给模型看什么、怎么管理信息”。
未闻花名
2026-09-07
870
标签:
2026 多模态架构选型全景指南
2026 年 2 月,Qwen 团队做了一个当时没引起足够注意的决定:视觉能力并入主线,-VL 系列停止迭代。此后发布的 Qwen3.5、3.6、3.8 全部是 image-text-to-text 的统一模型。官方模型卡里那句话说得非常直白——"统一视觉-语言基础模型,多模态 token 早期融合训练,跨代达到与 Qwen3 纯文本对齐的水平,且在推理/编码/Agent/视觉理解基准上超过 Qwen3-VL"。
技术方舟
2026-09-04
1871
标签:
AI落地企业的瓶颈——可能是定位错误
生成式AI问世三年来,企业界对它的态度经历了两轮情绪切换:先是"不上车就落后"的集体焦虑,后是"投了钱没见效"的普遍困惑。瓶颈到底出在哪里?业界开出了长长一串药方,却鲜有人追问一个更基本的问题:AI在企业里,到底应该如何定位?
刘宗斌-博士
2026-09-07
791
标签:
Spring AI 2.0 实战系列导读(24 招总入口)
Java 团队接大模型,最容易走偏的不是“不会写 Prompt”,而是一上来就绑死某家 SDK,业务代码里到处是厂商类名、返回结构和计费字段。等要换模型、做灰度、补日志、控成本、加权限时,才发现改动要散落到几十处。
李福春
2026-09-07
1092
标签:
把FDE招成一个人,是企业最容易踩的坑
懂业务、懂产品、懂技术、懂 AI,能写代码、能做方案、能驻场、能交付,最好还能直接和业务负责人对话。
安徽开发者圈
2026-09-07
1055
标签:
多租户存储别再自己造轮子:从「单 Bucket + Prefix」到 Agent Bucket 空间隔离的架构实践
摘要: SaaS 产品做多租户存储时,"单 Bucket + 前缀隔离"是教科书答案,但隔离粒度、配额管控、故障爆炸半径三件事迟早会逼你重构。本文以一次租户越权访问工单为切入点,拆解 Agent Bucket「智能体桶 + 空间」的架构思路,给出 5 个维度的量化对比、3 个真实踩坑,以及一套迁移成本核算,帮你在动手前算清这笔账。
行者全栈架构师
2026-09-06
1260
标签:
医疗垂直场景RAG技术调优:从知识分段、混合检索到重排溯源的全链路优化实践解析21.7
经常接触大模型和医疗AI的朋友,大概率都遇到过这样的棘手问题:普通大模型回答医疗问题时,看似条理清晰、专业度拉满,实则凭空捏造诊疗方案、编造药品禁忌、虚构文献依据,这就是行业人人忌惮的“模型幻觉”。在电商、文娱等通用场景,幻觉只是影响体验,但在医疗垂直领域,一丝一毫的错误,都可能误导医护诊疗、误导患者用药,造成不可挽回的安全事故,因此医疗AI对零幻觉、可溯源、高精准有着绝对刚性要求。
未闻花名
2026-09-06
940
标签:
用 WorkBuddy 花 3 小时完成工作区跨盘迁移:644 文件、82.4MB,零丢失交付
这是一件典型的"看着简单、动手就翻车"的活儿。我把它交给 WorkBuddy,全程只下了几句话,中间它翻了 5 次车,每次我指出方向、它换路子,最后交付。下面完整记录:我说了什么、它怎么干的、在哪栽了、怎么爬起来、以及怎么证明"一个字节都没丢"。
用户12743300
2026-09-06
981
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玩转 Agent Bucket
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程序员
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2026-09-06
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玩转 Agent Bucket
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2026-09-06
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用户12743300
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