AI-Agents

在 AI Agent 应用日益普及的今天,会议纪要生成是最常见的落地场景之一。然而,如何科学地评估一个会议纪要 Agent 的性能,却是许多开发者面临的难题。本文将详细介绍如何构建一个完整的 benchmark 体系,包括评估维度设计、数据集准备、指标计算和自动化测试流程。

在2026年的AI应用场景中，Agent系统已经成为解决复杂任务的核心技术。无论是代码生成助手、自动化运维系统，还是智能客服机器人，如何让Agent高效地处理多个任务并从经验中学习，直接决定了系统的实用性和用户体验。本文将深入探讨Agent强化学习的工程实践，重点解决一个关键问题：如何让Agent并行处理任务以提升性能？

在AI辅助编程的时代，Claude Code等智能代码助手已经成为开发者的得力助手。但你是否好奇过：为什么Claude Code能够自动发现并修正生成代码中的错误？这背后的"Agent Loop"机制究竟是如何工作的？本文将深入剖析Claude Code的自动修正原理，并分享Agent Loop的最佳实践。

当你构建一个能够自主编写和执行代码的 AI 代理时，安全性和隔离性成为了首要考虑的问题。如何让 AI 安全地运行用户或自身生成的代码，而不会影响主系统？E2B（Execute to Build）正是为解决这个问题而生的云沙箱平台。本文将深入探讨 E2B 在 AI 基础设施中的最佳实践。