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标签:提示词优化×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月4日
23:52
23:52LangChain@LangChainAI
LangChain 推出 LangSmith Engine,允许开发者审查 Agent 的追踪记录,从而发现提示词和代码中的 Bug 及改进点。Agent 能在运行间隔中回顾对话、从实际使用中学习,并自动更新 Context Hub 文件。这有助于提升 Agent 的可靠性和性能,减少人工调试工作量。
AI产品LangSmith EngineAgent 追踪调试工具提示词优化LangChain

推荐理由:做 Agent 开发的团队终于有了自动化的调试工具——LangSmith Engine 能直接从追踪中学习并优化提示词和代码,建议正在维护复杂 Agent 的开发者试试。
原文
6月3日
01:16
01:16Philipp Schmid@_philschmid
开发者Phil Schmid分享了一种使用GEPA自动优化任何CLI Agent提示词的方法。GEPA接受任何`(str) -> str`的可调用对象,兼容自定义CLI、本地模型或API Agent。只需将Agent封装在Python函数中,即可让其自我优化提示词。该方法可显著提升Agent的响应质量和效率,减少手动调优的工作量。
AI产品GEPA提示词优化CLI Agent自动化开源/仓库

推荐理由:做Agent开发的团队终于有了自动化提示词优化的工具——GEPA支持任何CLI Agent,封装成函数就能自优化,省去反复手动调参的麻烦,建议试试。
原文
5月21日
08:01
08:01LangChain@LangChainAI
LangChain 的 Palash Shah 分享了一种针对长时运行 AI Agent 的评估方法。核心思路是将复杂的评估任务拆解成更小、更易处理的子任务,这样不仅便于人类理解,也更容易让 LLM 自身进行评估。他举例说明,对于运行超过 30 分钟的 Agent,通过从追踪中提取推理过程,找出特定行为的根本原因,然后重建简化版的评估场景。这种方法可以快速测试提示词调整的效果,而无需每次都运行完整的长时间评估。
AI产品LangChainAI Agent评估方法提示词优化长时任务

推荐理由:做长时 AI Agent 评估的开发者终于有了实用技巧——拆解任务后评估效率大幅提升,建议直接参考这个流程优化你的评估策略。
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