#AI工程
WorkBuddy Agent 工程实践：从模型到 Harness 的产品化路径
我们总以为，把 Agent 做好，关键在于换一个更强的模型，或者把提示词写得更长、更细。
但真正进入一线场景后会发现，模型能力只是起点。Agent 能否稳定完成任务，还取决于它如何被引导，上下文如何被组织，工具和权限如何接入，结果如何被验证…
Harness Engineering：用 Markdown 构建可读可验证的 AI Agent 仓库
在 AI Agent 开发中，我们常常把注意力集中在模型能力上——更大的参数、更好的推理、更长的上下文。但一个被忽视的事实是：当模型能力达到一定阈值后，真正的瓶颈变成了 harness，也就是你围绕模型构建的一切基础…
LangChain Deep Agent 全流程评估方案：解决 Agent 上线前的核心痛点
LangChain 创始人 Harrison Chase 联合 AWS 发布了基于 LangSmith 的 Deep Agent 全流程评估方案
整套方案针对 Agent 落地的核心痛点——Agent 是非确定性的多…
Agent Skills完全解析：原理、机制、架构、代码与AI工程化落地
你有没有遇到过这种情况：写了一个函数，需要补充单元测试。打开 AI 助手发了一句话，AI 给了几个测试用例，但边界条件没有覆盖，Jest 框架也没用，覆盖率没有任何说明。你只好重新发一条："要用 Jest 框架，要覆盖边界情况，要生成覆盖率…
Godela：基于AI和物理学的仿真平台，帮助工程师缩短研发周期
Godela是一款基于AI的工程仿真平台。它结合了AI、物理学和真实世界数据，帮助工程师快速建立高保真模型并进行模拟。Godela适用于各种工程场景，例如设计优化、性能预测等，能够显著缩短研发周期。
Godela功能
数据关系发现：Go…