代理人工智能格局正在爆炸式增长。每个新框架、演示和公告都承诺让您的人工智能助手预订航班、查询数据库和管理日历。这种功能的快速进步让用户感到兴奋，但对于构建这些系统的架构师和工程师来说，它提出了一个基本问题：什么时候应该推出新功能 [...]
关于 O’Reilly 的一个常见误解是我们只迎合深度技术学习者。虽然我们为自己在技术社区的深厚根基感到自豪，但我们在书籍和学习平台上提供的产品的广度始终旨在吸引更广泛的受众，包括与技术相关和对技术好奇的人们，他们想要[...]
本文最初出现在 Medium 上。蒂姆·奥布莱恩 (Tim O’Brien) 允许我们在雷达上转发。当您使用 Cursor 或 GitHub Copilot 等 AI 工具时，真正的力量不仅仅是能够访问不同的模型，而是知道何时使用它们。有些工作可以用自动完成。其他人需要更强大的模型。还有[...]
The AI Teaching Toolkit: Practical Guidance for Teams
教导开发人员有效地使用 AI 意味着要养成习惯，在利用 AI 速度的同时保持批判性思维活跃。但培养这些习惯并不简单。讲师和团队领导经常发现自己需要指导开发人员应对挑战，以建立信心而不是阻碍他们的成长。 （参见“认知捷径悖论”。）有[...]
Mapping the Design Space of AI Coding Assistants
就在几年前，人工智能编码助手只不过是自动完成功能——可以完成变量名称或建议一行样板文件的工具。如今，它们已成为数百万开发人员工作流程的日常组成部分，整个产品和初创公司都是围绕它们构建的。根据你问的是谁，它们代表黎明 [...]
The Cognitive Shortcut Paradox
本文是 Sens-AI 框架系列的一部分 - 使用 AI 学习和编码的实用习惯。人工智能使新手开发人员能够跳过缓慢、混乱的学习部分。对于经验丰富的开发人员来说，这可能意味着更快地找到可行的解决方案。然而，处于学习道路早期的开发人员面临着我所说的 [...]
Flow State to Free Fall: An AI Coding Cautionary Tale
我八岁的时候，我在等待板球比赛开始时观看了一部登山纪录片。我记得看着这些登山者沿着巨大的岩石脸向上，每隔几英尺就锤击了山上的巨型指甲，这让我感到非常沮丧。 “他们为什么不只是更快地攀登？” […]
Why AI Efficiency May Be Making Your Organization More Fragile
AI工具的生产力提高是不可否认的。开发团队的运输速度更快，营销活动的发射更快，可交付成果比以往任何时候都更加优惠。但是，如果您是一名技术领导者，请观看这些效率的提高，您可能想问自己一个更困难的问题：我们是建立一个更有能力的组织，还是我们无意间[…]
我们经常说AIS“了解”代码，但是从人类理解事物的意义上说，他们并没有真正理解您的问题或代码库。他们正在模仿他们以前看到的文本和代码的模式，要么内置在模型中，要么由您提供，旨在产生看起来正确的东西，并且是一个合理的答案。是[…]
Generative AI in the Real World: Faye Zhang on Using AI to Improve Discovery
在本集中，本·洛里卡（Ben Lorica）和AI工程师张张（Faye Zhang）谈论可发现性：如何使用AI来构建实际找到您想要的东西的搜索和推荐引擎。聆听以了解AI如何超越简单的协作过滤 - 以许多不同类型的数据和元数据（包括图像和语音）插入[…]
Prompt Engineering Is Requirements Engineering
在急于从AI工具中获得最大收益，促使工程（撰写指导AI工具的输出的清晰，结构化输入的实践）是中心舞台的。但是对于软件工程师来说，技能并不新鲜。数十年来，我们一直在做一个版本，只是一个不同的名称。我们写作时面临的挑战[…]
以下内容最初发表在2025年9月11日的Asimov附录中。在此处了解有关AI披露项目的更多信息。 1。MCP Anthropic的模型上下文协议（MCP）的兴起和崛起于2024年11月发布，是一种制造工具和平台模型 - 不合Stic的方式。 MCP通过定义服务器和客户端来起作用。 MCP服务器是本地或远程端[…]
When AI Writes Code, Who Secures It?
在2024年初，香港的一个引人注目的欺诈案将AI驱动的欺骗的脆弱性急剧缓解。似乎是CFO的视频通话中，一名财务员工被欺骗了，但实际上是一位精致的AI生成的Deepfake。确信该电话的真实性，该员工对[…]
Taming Chaos with Antifragile GenAI Architecture
如果不确定性不是要忍受的事情，而是要积极利用的东西怎么办？纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）的反剥夺原则与生成AI能力的融合是为由生成AI提供支持的组织设计范式创造了新的范式，其中一种波动性成为竞争优势的燃料，而不是要管理的威胁。抗差异迫切抗差异超越[…]
Building AI-Resistant Technical Debt
任何使用AI生成代码的人都会发现它犯了错误。但是真正的危险不是偶尔的错误答案。这是当这些错误堆积在代码库中时会发生什么。一开始似乎很小的问题可能会迅速复杂化，使代码更难理解，维护和发展。真正看到这种危险，[…]
这些天我们不能谈论力量。自《星际之门》项目（Stargate Project）的数据中心投资中，我们一直在谈论这一点。自从现在经典的“随机鹦鹉”论文以来，我们就一直在谈论它。而且，随着时间的流逝，它只变成[…]
A “Beam Versus Dataflow” Conversation
我最近进行了一些有关是单独使用Apache Beam还是使用Google DataFlow运行的几次对话。从表面上看，这是一个工具决定。但这也反映了有关团队如何构建系统的更广泛的对话。 Beam提供了一个一致的编程模型，用于统一批处理和流逻辑。它不是[…]
AI Security Takes Center Stage at Black Hat USA 2025
安全景观正在发生又一个重大的转变，没有什么比在美国2025年的黑帽子更明显的地方了。随着人工智能（尤其是代理多样性）被深深地嵌入企业系统中，这既带来了安全挑战和机遇。这是安全专业人员需要了解的有关这种快速发展的景观的知识。 AI系统 - […]
