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“上下文工程”的兴起
文章介绍了“上下文工程”，将其定义为构建动态系统，为 LLM 提供正确的信息、工具和格式，以便它能够可靠地完成任务。它认为这对于可靠的代理系统至关重要，因为失败往往源于不充分或格式不佳的上下文，而不仅仅是模型的固有局限性。它将上下文工程与提示工程区分开来，认为后者是前者的一个子集。文章提供了工具使用、记忆和检索等示例，并将 LangGraph 和 LangSmith 定位为实现这种方法的工具，强调…- 0
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别再误会 MCP 了！一篇写给 AI 工程师的硬核“辟谣”指南
文章旨在纠正 AI 工程师对 Model Context Protocol (MCP) 的普遍误解，即将其简单视为“更高级的 Function Calling”。作者通过严谨的“假设-验证”逻辑，从架构分析、SDK 源码检验和开源项目 CherryStudio 的 Host 解剖三个层面，论证了 MCP 本质上是一套模型无关的、用于构建可互操作 AI 应用的工程协议。文章明确区分了 MCP 的 C…- 0
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Chip Huyen：AI 时代，手动检查数据竟是“性价比之王”？
文章记录了与 AI 专家 Chip Huyen 的深度对话，系统阐述了 AI 工程的定义、构建策略、评估方法和常见误区。核心观点包括：AI 工程与传统机器学习工程的区别在于从产品出发而非从数据开始；构建 AI 应用应遵循从提示工程到 RAG 再到微调的渐进路径，特别强调数据准备的重要性；评估 AI 系统极具挑战性，需要结合功能正确性、AI 辅助评估和比较评估等多种方法，同时重视人工检查与理解用户需…- 0
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Chip Huyen 谈 AI 工程：来自 Nvidia、Stanford、Netflix 的经验分享
这个播客采访了 AI 专家 Chip Huyen，她分享了她在 Nvidia、Netflix 和 Stanford 的丰富经验，讲述了什么才能真正改进 AI 应用。她将常见的误解（盲目追求最新的 AI 新闻、工具）与成功的实际驱动因素进行了对比：用户反馈、可靠的平台、高质量的数据、优化的工作流程和更好的提示词。Huyen 阐明了基本的 AI 概念，如预训练、后训练（包括监督微调和人工反馈强化学习 …- 0
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LangChain 已死？不，是时候重新思考 AI 工程范式了
文章从 LangChain 的兴起及其带来的“第一次抽象”价值切入，随后详细揭示了其在大型项目中的技术债，包括抽象泄漏、嵌套黑洞和资源消耗等问题，并提供了具体数据支撑。面对这些挑战，作者提出了两种新的 AI 工程范式：微核架构（强调轻量化和纯函数式编排）和 DSPy（侧重参数化提示优化和编译时自动调优）。在此基础上，文章总结了 LLM 时代四大核心工程原则：透明性优先、无状态设计、成本感知架构和热…- 0
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Karpathy 力荐必读博客：代码功底，决定 AI「开挂」倍数！
文章引用 Karpathy 推荐的博客，深入阐述了 AI 作为工程师能力放大器的核心观点：工程师的技术功底越扎实，对系统设计和技术沟通的直觉越敏锐，越能通过精准提示词和工匠精神，将 AI 的辅助能力指数级放大。文章指出，高质量的软件工程实践（如良好测试覆盖率、CI/CD、完善文档、统一代码风格）能为 AI 提供丰富的上下文，使其更高效地完成任务，反之则会陷入技术债务。文中通过速率限制器和 Post…- 0
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