Spotting and Avoiding ROT in Your Agentic AI
以下文章最初出现在 Q McCallum 的博客上，经作者许可在此重新发布。生成式人工智能代理和流氓交易员对其雇主构成了类似的内部威胁。具体来说，我们可以预期公司将部署影响范围广泛但监管不足的代理人工智能。这为 [...] 的特定风味创造了条件
以下文章最初出现在 Wes McKinney 的博客上，经作者许可在此重新发布。和很多人一样，我发现人工智能对我的睡眠时间表很糟糕。过去，我会在早上 4:00 或 4:30 短暂醒来，喝一口水或使用 [...]
The Missing Mechanisms of the Agentic Economy
在过去的两年里，我一直与经济学家伊兰·施特劳斯 (Ilan Strauss) 一起在人工智能披露项目 (AI Disclosures Project) 中工作。我们首先询问监管机构需要了解哪些信息，以确保影响数亿人的人工智能产品的安全。我们现在正在探索启用 [...]
Keep Deterministic Work Deterministic
这是代理工程和人工智能驱动开发系列文章的第二篇文章。请阅读此处的第一部分，并查找 4 月 2 日 O’Reilly Radar 上的下一篇文章。前 90% 的代码占用了前 90% 的开发时间。剩余 10% 的代码帐户 [...]
Stop Closing the Door. Fix the House.
以下文章最初出现在 Angie Jones 的网站上，经作者许可在此重新发布。我看到越来越多的开源维护者对人工智能生成的拉取请求举手投足。甚至停止接受外部贡献者的 PR。如果您是开源维护者，您一定会感受到这一点 [...]
2025 年下半年暗网论坛帖子提及“AI 代理”一词的次数远远多于上半年。这是否意味着欺诈者被人工智能炒作所迷惑？或者人工智能真的能改变网络犯罪的游戏规则吗？与人工智能相关的讨论——无论是“坏人”的言论还是 [...]
Software Craftsmanship in the Age of AI
3 月 26 日，Addy Osmani 和我将主持第三届 O’Reilly AI Codecon，这次我们讨论的问题是，当 AI 代理编写大部分代码时，软件工艺是什么样的。此次活动的副标题是“人工智能时代的软件工艺”，意在具有挑衅性。工艺 [...]
Capability Architecture for AI-Native Engineering
人工智能转变几年后，工程师之间的差距不再是人才。它是协调：关于人工智能如何融入日常工程工作的共享规范和共享语言。一些团队已经获得了真正的价值。他们已经超越了一次性实验，开始构建可重复的人工智能工作方式。其他人则没有，即使 [...]
Steve Yegge Wants You to Stop Looking at Your Code
本周我与 Steve Yegge 进行的“Live with Tim”对话是您可以想象观众在椅子上前倾的场景之一。不止一次，当史蒂夫变得特别丰富多彩时，我想象他们会后退。史蒂夫一直是我们行业中最具争议性的思想家之一，他正在 [...]
自主人工智能系统迫使建筑师陷入一个令人不安且无法回避的问题：是否每个决策都需要同步管理才能安全？乍一看，答案似乎很明显。如果人工智能系统能够推理、检索信息并自主行动，那么每一步都应该通过控制平面以确保正确性，[...]
我过去曾说过，人工智能将催生新型应用程序，但我从未有过想象力去猜测这些新应用程序会是什么。我不想要智能冰箱，尤其是如果它会给我带来广告的话。或者智能电视。或者智能门铃。大多数这些应用程序都很愚蠢，[...]
Soft Forks: How Agent Skills Create Specialized AI Without Training
我们之前的文章将模型上下文协议 (MCP) 定义为提供 AI 代理工具的工具箱，将代理技能作为指导 AI 代理如何完成任务的材料。这与训练前或训练后不同，后者决定模型的一般行为和专业知识。特工技能不会“训练”特工。他们软分叉代理行为 [...]
这是有关代理工程和人工智能驱动开发系列的第一篇文章。请期待 3 月 19 日 O’Reilly Radar 上的下一篇文章。关于人工智能和软件开发有很多炒作，它有两种类型。有人说，“我们都注定了，像 Claude Code 这样的工具将制造软件 [...]
The “Data Center Rebellion” Is Here
这篇文章首次出现在 Ben Lorica 的 Gradient FlowSubstack 时事通讯上，经作者许可在此重新发布。即使是人工智能最热心的支持者现在也悄悄承认，我们正在经历一个巨大的人工智能泡沫。这些数字是显而易见的：超大规模企业每年在数据中心和专用芯片上部署大约 4000 亿美元，而 [...]
在上一篇文章中，我们概述了为什么 GPU 已成为企业 AI 的架构控制点。当加速器容量成为主导约束时，云最令人欣慰的假设（即您可以按需扩展而无需考虑太远）就不再是事实。这种转变产生了直接的运营后果：容量规划又回来了。不是旧的 [...]
How We Bet Against the Bitter Lesson
我一直告诉自己和任何愿意倾听的人，智能体技能指向一种新型的未来人工智能 + 人类知识经济。当然，这不仅仅是技能。还有 Jesse Vincent 的 Superpowers 和 Anthropic 最近推出的 Claude Cowork 插件。如果您还没有遇到过这些，请继续阅读。它应该[...]
Semantic Layers in the Wild: Lessons from Early Adopters
我的第一篇文章阐述了语义层可以为现代企业带来什么：每个需要它的人都可以访问单一事实来源 - Tableau 和 Power BI 中的 BI 团队、热爱 Excel 的分析师、通过 API 进行的应用程序集成，以及现在跨组织激增的 AI 代理 - 所有这些都来自相同的受监管、高性能指标 [...]
