阿里云百炼CLI开源!一行命令,AI Agent 即刻接入
阿里云百炼CLI开源!一行命令,AI Agent 即刻接入今天,阿里云百炼核心能力已CLI化 ,仅需一行命令,即可让Agent自动接入阿里云百炼的150多款模型、十多款应用,以及知识库、记忆、联网搜索等全套能力。百炼CLI专为Agent设计,原生支持Clau
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今天,阿里云百炼核心能力已CLI化 ,仅需一行命令,即可让Agent自动接入阿里云百炼的150多款模型、十多款应用,以及知识库、记忆、联网搜索等全套能力。百炼CLI专为Agent设计,原生支持Clau
我们很荣幸地宣布 CloudBase CLI V3 正式上线,这是一个面向 AI Agent 重新设计的 CloudBase 命令行工具。
一个在 AI 社区广泛流传的架构思路,正在让大量团队走弯路。
本文翻译自 Anthropic 官方博客「Seeing like an agent: how we design tools in Claude Code」,作者 Thariq Shihipar,Claude Code 团队工程师,今天发布。以下为逐段中英对照翻译
我昨天发了一篇文章,中间有一个观点。 就是AI时代,你的产品,可能得同时为了人类和Agent共同设计。
为什么Agent在演示时无所不能,到了实际场景却频频拉胯?
最近半年,我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践:Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目,如:Jta[1](开源的翻译 Agent,基于 Agentic Workflow)。
1986年,图灵奖得主Fred Brooks在软件工程领域提出了著名的"没有银弹"理论:没有任何一种技术或方法能够独自带来软件工程生产力的数量级提升。近四十年后,这个深刻洞察在AI领域再次得到验证——你是否也曾经历过这样的挫折: