DataRobot for Developers — integrating with the Google Antigravity CLI
Antigravity CLI 是 Google 最新的代理编码 CLI，取代了现已弃用的 Gemini CLI。它继承了使 Antigravity 脱颖而出的异步子代理模型，与 Antigravity Desktop 双向同步，并针对 Gemini 3.5 Flash 上的速度进行了优化。 DataRobot 直接从同一平台提供了 Antigravity CLI 的完整插件...面向开发人员的 DataRobot 帖子 — 与 Google Antigravity CLI 集成首先出现在 DataRobot 上。
The DataRobot platform as skills in Claude Code
Claude Code 是一位真正优秀的代理构建者。你描述你想要什么，它推理问题，选择工具，并发布工作代码。对于针对文档齐全的库的新建项目来说，这种体验近乎神奇。变得更困难的地方是每个编码代理都在努力的地方：建立在一个专门的平台上，其...The DataRobot 平台作为 Claude Code 中的技能首先出现在 DataRobot 上。
Build with Cursor and deploy production-ready AI agents on DataRobot
光标改变了开发人员编写代码的方式。代理模式很好：你描述你想要什么，它推理问题，选择正确的工具，并发布工作代码。对于新建项目和标准库，它运行顺利。当您在拥有自己的专用平台上构建代理时，事情会变得更加困难......使用 Cursor 构建并在 DataRobot 上部署生产就绪的 AI 代理一文首先出现在 DataRobot 上。
Build a digital twin agent (with guardrails)
来自 Build Club 的第二篇文章，我们每周一次的现场构建会议。可以在此处找到配套的 GitHub 存储库。您的收件箱不是问题。问题是你是其他人在等待的人。其中一些消息特别需要您。他们中的大多数人需要您已经给出的答案...构建数字孪生代理（带护栏）的帖子首先出现在 DataRobot 上。
Industry-standard LLM benchmarks in DataRobot
每个 LLM 部署都有上限、延迟曲线和单位成本。大多数团队盲目操作，只有在过度配置耗尽 GPU 预算或峰值流量导致灾难性故障时才发现部署限制。三个数字很重要：GPU 饱和之前的最大持续并发性、该并发性下的端到端延迟以及每百万代币的成本……DataRobot 中的后行业标准 LLM 基准首先出现在 DataRobot 上。
A practical guide for platform teams managing shared AI deployments
速率限制与配额预留：何时使用每个 您有一个 gpt-oss-20b 部署。有六支球队想要使用它。 Marketing 正在凌晨 3 点运行批量汇总作业。欺诈团队需要 24/7 的亚秒级响应。一名实习生的 Jupyter 笔记本不小心敲击了紧密循环的端点。您的 GPU 账单已经...这篇文章《平台团队管理共享 AI 部署实用指南》首先出现在 DataRobot 上。
DataRobot for Developers: Skills in Cursor, Gemini, and Claude
针对新平台进行构建的最困难的部分是教授您的工具。您的编码代理不了解 SDK 的约定。您的 IDE 不识别 CLI 命令。您的终端不知道身份验证模式。每一个间隙都是一次上下文切换，而每一次上下文切换都是从工作中花费的时间。 DataRobot...面向开发人员的 DataRobot：光标、Gemini 和 Claude 技能一文首先出现在 DataRobot 上。
DataRobot for Developers: Skills, MCP, and the agentic developer surface
您不必离开 Cursor 来构建、部署或监控生产级代理。您可以自己将 LangChain、矢量数据库、监控工具和部署管道连接在一起，但您将在该管道上花费比在代理本身上更多的时间。 DataRobot 是捷径。现在，它位于您构建的地方，直接集成...面向开发人员的 DataRobot：技能、MCP 和代理开发人员界面首先出现在 DataRobot 上。
Building the enterprise agentic AI factory with DataRobot and Dell
面向生产就绪的代理人工智能的竞赛已经开始，但对于大多数企业来说，终点线仍在不断前进。模型建立起来，试点开始运行，然后团队就碰壁了：在企业规模运行人工智能代理的基础设施、安全性、治理和操作要求比任何单一工具或供应商预期的要复杂得多……这篇文章《与 DataRobot 和戴尔一起构建企业代理人工智能工厂》首先出现在 DataRobot 上。
