Agent 的做法完全不同。它不会把所有步骤写死，而是让模型自己决定下一步。内部发生的事情大概是这样：

——从OpenAI Symphony实验看Harness Engineering的范式革命

如果你在过去一年关注过 AI 基础设施的动态，大概率已经刷到过类似的叙事：AI 网关是多模型管理的"银弹"——一套 API 统一接入，解决供应商碎片化、成本失控...

任务相同：让 GPT-4o 调查一个生产环境 OOM 事故——读取应用日志、定位内存泄漏的代码路径、编写修复补丁、创建包含根因分析的 Pull Request。

过去一年，我面试了不下30位AI工程师候选人。一个令人不安的规律是：当我问到"如果一个LLM推理服务挂了，你的系统如何优雅降级"时，超过一半的人一脸茫然，然后回...

2026年6月19日，星期五，下午五点。我坐在公司茶水间的角落里，手里捧着一杯已经凉透的咖啡。窗外是中关村依然繁忙的车流，窗内是年轻人们讨论着最新AI Agen...

2026年6月19日，星期五，下午四点三十分。窗外的夕阳把办公室染成一片暧昧的橘红色，但我坐在工位上，只觉得浑身发冷。

2026年6月，一条12个英文单词的推文引爆了AI工程圈。它背后指向的不仅是一个新概念，而是软件开发正在经历的第四次范式跃迁——从"告诉AI每一步该做什么"到"...

这不是个例。我们见过太多“代码写对了，但产品没人用”的悲剧。而进入2025年之后，另一个更隐蔽的危机正在蔓延——AI生成的代码看起来天衣无缝，一跑起来却漏洞百出...

这不是虚构的故事。在 AI 编程助手全面渗透开发流程的今天，类似的场景正在无数团队中上演。AI 把"写代码"这件事的门槛降到了前所未有的低，但门槛降低并不意味着...

当AI写代码的能力越来越强，人类程序员的知识水平反而成了制约效率的瓶颈。这条"AI+人"的协作之路，究竟通向何方？

当AI写代码的能力越来越强，人类程序员的知识水平反而成了制约效率的瓶颈。这条"AI+人"的协作之路，究竟通向何方？

我们习惯用一个带戏剧色彩的词描述大模型的错误：幻觉。这个词暗示了某种“凭空编造”，甚至让人联想到“故意胡说”。

上周，我让某个大模型帮我总结一篇论文的核心观点。它给出的回答逻辑清晰、结构完整，甚至补充了几个我都没注意到的角度。但当我核对原文时，发现其中一个"补充角度"根本...

2025年，AI工具市场迎来了前所未有的繁荣。GitHub Copilot拥有超过2000万用户，年收入突破20亿美元；Cursor在4个月内估值翻了6.5倍，...

当前AI领域呈现出一片繁荣与混乱并存的奇特景象：模型数量爆发式增长、算力投入屡创新高、资本追逐此起彼伏。然而，在这片喧嚣之下，一个根本性的问题被有意无意地遮蔽了...

就在刚刚结束的上周六，2026年5月23日考试当天早上6时27分，某机构发布了所谓“必背指南”，据考生反馈，其中内容与当天软考系统架构师存在高度重合，基本等于将...

你在历史项目里做过“看似小改动、结果引发连锁回归”的经历吗？存量代码库往往体量大、模块边界模糊、测试并不总是可靠；再叠加人员流动，很多关键知识只存在于少数人的脑...

记得2012年的秋冬之交，星期天到了电影院，看了一部《云图》电影；那时候的看完后整体感觉人都有点不舒服。最大的问题是美国导演看见看见发展10-20年的感知。现在...