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很多团队在推进 AI Coding 时,第一个想到的解法是加大上下文——把更多的文档、规范、历史代码塞进去。
Harness 本意是马具,你可以把它理解为Agent身上的"缰绳、鞍座、护具"——它决定了Agent能用什么工具、能看到哪些上下文、能在什么环境里跑、出错了怎...
用户问一句“上个月 GMV 多少”,模型生成一段 SQL,数据库跑一下,答案就出来了。
OpenAI近期干了一件让同行目瞪口呆的事:在两个月内,把1.5EB数据、9万个表、600PB存储、几万个DAG,从一个云平台完整迁到了另一个云平台。
DataAgent跟传统BI系统最大的区别,不是会不会聊天,而是它的工作模式从被动响应变成了主动执行。
回头看RAG这几年,表面上是一路升级打怪:从Naive到Advanced,再到Modular、Agentic,名字一个比一个高级,论文一篇比一篇厚。
Addy Osmani最近写了篇文章,把这个盲区戳得很准:一个coding agent,是模型加上你围绕它搭建的一切。
但真正在生产环境里用过的人都知道,能处理100万token和能在100万token里稳定干活,完全是两回事。
先问个问题:为什么 AI 不能直接去查数据库、调用工具?让 Agent 直接跟数据库、API 这些底层能力对接,效率不是更高吗?
AI Coding 的效率神话,建立在一个隐含假设上:需求边界清楚、依赖关系简单、失败了大不了重来。
这种问法本身就反映了思维方式的问题——他们在试图找一个正确答案,然后 All in 这个答案。
它不是发生在操作层面,而是发生在系统层面:人不再直接和Agent对话,而是设计一个系统,让系统来调度Agent。
你写了一条Prompt:作为资深后端工程师,请review这段Python代码,遵循PEP8规范,检查潜在bug。
去年他想做个报销软件,搁以前得先找技术合伙人,或者砸钱外包,折腾半年才能有个DEMO。
把这三个项目放到2025年底到2026年的市场背景里看,会更容易理解它们为什么会被不断被同时提起。
开发者不用再为每个AI模型、每个工具组合写专门的适配代码,只需要实现一次MCP服务器,就能让所有支持MCP的AI助手调用。
2026年1月,奥地利开发者Peter Steinberger在社交媒体上发了一条不起眼的动态:我做了个开源项目,能让你的AI助手直接操控电脑。
如果你研究过 OpenClaw 的架构,会发现它本质上是一个 Gateway-First 的项目。
但从工程角度看,这套机制的本质是把 SKILL.md 里的提示词指令压缩进每一次 session 的 context window。
简单来说,它解决的是重复造轮子的问题——把语音识别、自然语言处理、计算机视觉这些通用能力封装成可复用的组件,企业不用每个业务线都养一个算法团队。
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