体验智能体构建过程：从零开始构建Agent
1. 什么是智能体？智能体（Agents）是一种能够感知环境、做出决策并采取行动来实现特定目标的自主实体。智能体的复杂程度各不相同，从简单的响应式智能体（对刺激直接做出反应）到更高级的智能体（能够学习和适应）都有。常见的智能体类型包括：响应式智能体：直接对环境变化作出反应，没有内部记忆。基于模型的智能体：使用内部世界模型来做决策。基于目标的智能体：基于特定目标规划行动。基于效用
元宇宙内容创作
Cursor + MCP 要冲击的不仅是前端
关注更多AI编程资讯请去AI Coding专区：https://juejin.cn/aicoding在 2024 年底我还觉得 AI 取代程序员是遥不可及的事情，随着在 AI Code 领域个人学习和团队高密度的讨论、实践，个人的一些观点发生了 180 度掉头，AI 取代初级程序员的「编程任务」近在眼前，本文来分享一下让我观点发生变化的 AI 能力和对未来 AI Code 的理解❝"从长
AI 编程神器 Cursor 十大使用技巧：让代码更听你的话
目录1 “聊天式”编程已经到来2 Cursor 引领新的编程范式3 如虎添翼：MCP 的到来4 Cursor 十大使用小技巧5 Cursor 团队的一些观点6 Cursor 与心流7 写在最后AI 辅助编程已经是一个不可逆的潮流趋势，不能高效使用 AI 工具为己所用的程序员将很快被时代抛在后面。本文作者基于自己过去半年对 Cursor 的深度体验，撰写了本文，让你的代码更听话，实现极致心流体验
通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。
meridian通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。Github地址https://github.com/iliane5/meridian在线体验https://news.iliane.xyz/briefs项目特点• 过滤关键全球事件：根据相关性筛选重要事件。• 提供背景和驱动因素：帮助用户理
谷歌推出AI编程Firebase Studio，基于浏览器，云端构建全栈应用，无需本地
谷歌推出AI编程工具Firebase Studio，一站式构建全栈应用AI技术飞速发展下，编程工具也在不断革新以适应新的开发需求。最近，谷歌推出了Firebase Studio，一款基于AI的编程工具，旨在帮助开发者更高效地构建全栈应用。本文将深入探讨Firebase Studio的核心功能、应用场景以及它可能带来的行业变革。Firebase Studio是什么？Firebase Studio
整洁架构遇上AI：利用Cline编写可靠的Java功能代码
随着AI辅助编程的发展，我发现整洁架构不仅是人类软件开发的有力工具，在AI编程中也展现出了显著的价值，本文将分享我在通过Cline如何利用整洁架构编写可靠的代码。如何让Cline参与到整洁架构下的项目正如人类认知存在局限，LLM也受限于信息处理容量的天然边界。即使LLM模型其上下文窗口通常也仅限于128K，这就是它一次能够有效处理的认知负荷上限。整洁架构的核心理念恰好可以解决这一挑战：核心业
基于AI的CodeReview：缺陷检测、合规校验与代码优化
欢迎关注：你是否经历过这些场景深夜提交代码后，因低级错误被晨会公开处刑Merge Request堆积成山，人工审查效率堪比「肉眼找针」线上事故追溯发现，竟是未被察觉的代码异味埋下隐患今天，我们带来「Git提交即审查」全自动解决方案——无需等待人工介入，AI自动扫描每次提交，风险代码无处遁形！搭建AI审查机器人1️⃣ 环境部署（Python 3.10+）# 创建虚拟环境（避免依赖冲突） pyt
高效AI开发指南：上下文管理全解，以Cline为例
1. 背景在当今 AI 辅助编程的时代，我们逐渐发现 Cursor, Windsurf 以及 Cline 等AI代码编辑器的一个共同现象：AI 代码编辑器通常在任务初始阶段表现出色，代码生成效率和质量都很高，但随着项目的深入，它们的性能往往会出现明显下滑。这种现象被业内称为"死亡陷阱"，它与大模型的上下文管理密切相关。作为开发者，我们需要了解这一现象背后的原理，并掌握有效的上下文管理策
AI创业的真相：从"脏活累活"到成功秘诀，谁在决定AI的未来？
题图：AI创业的关键是创业者而不是智能“?²·ℙarad?g?智能平方范式研究：书写解构智能，范式提升认知朱啸虎说AI创业脏活累活才是护城河；皮衣老黄告诉斯坦福学生说成功来自grit；当前的语言模型智能只是被动的token生成器，要靠人来赋予动机，所以AI创业在于创业者，而不是智能本身。引言AI创业领域的深层次矛盾和机遇｜在当下AI风口浪尖，投资大佬朱啸虎一句"AI创业脏活累活才是护城河"引发
未来 AI Agent：Event-Driven + MCP
AI Agent 正准备通过自主问题解决、适应性工作流和可扩展性来彻底改变企业运营。但真正的挑战并不在于构建更好的模型。Agent 需要访问数据、工具，并具备跨系统共享信息的能力，其输出应能够被多个服务使用——包括其他 Agent。这不是一个 AI 问题，而是一个基础设施和数据互操作性问题。这不仅仅是将一系列命令串联起来，而是需要一个由数据流驱动的 Event-Driven 事件驱动架构（E