How to Use Claude Code to Build a Minimum Viable Product
了解如何通过使用编码代理构建 MVP 来有效地呈现产品创意如何使用 Claude 代码构建最小可行产品的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Best agentic AI platforms: Why unified platforms win
搜索“最佳代理人工智能平台”，您将淹没在供应商比较、功能矩阵和工具目录的海洋中。不过，真正的敌人并不是选择了错误的供应商。构建自己的人工智能解决方案可能会在你的雄心壮志落地之前就将其扼杀。在大多数企业中，团队正在拼凑自己的混合搭配堆栈......最佳代理人工智能平台：为什么统一平台获胜首先出现在 DataRobot 上。
Buffalo’s New Data Buoy Tracks Lake Erie’s Extreme Weather
https://www.fondriest.com/news/buffalos-new-data-buoy-tracks-lake-eries-extreme-weather.htm布法罗的新数据浮标追踪伊利湖极端天气的帖子首先出现在《湖科学家》上。
Сбербанк: доступ к данным для ИИ-агентов
数据管理部门负责人 Alina Gribanova 和 Sberbank 数据管理部门执行总监 Nikita Neggo 谈论创建 DataAPI 解决方案，该解决方案可自动执行从 SQL 查询到工业 API 的路径。
«Группа Лента» и Data Sapience: переход к индивидуальному управлению коммуникациями
Hyper Lenta 零售连锁店营销总监 Galina Kardaeva 和 Data Sapience CM Ocean CVM 营销平台总监 Vladimir Nosikov 谈论如何创建一个用于优化营销优惠的系统，以简化管理客户价值的流程。
«АстраЗенека», Axenix, TData: платформа управления данными для фармацевтики
阿斯利康俄罗斯和欧亚大陆数据管理主管 Maxim Kirichenko、Axenix 数据治理和数据战略经理 Polina Sorokina 以及数据管理工具 TData 开发总监 Alexander Yurasov 讨论俄罗斯企业数据管理平台的实施。
Manage AI costs with Amazon Bedrock Projects
借助 Amazon Bedrock Projects，您可以将推理成本归因于特定工作负载，并在 AWS Cost Explorer 和 AWS Data Exports 中对其进行分析。在这篇文章中，您将学习如何端到端地设置项目，从设计标记策略到分析成本。
From 4 Weeks to 45 Minutes: Designing a Document Extraction System for 4,700+ PDFs
混合 PyMuPDF + GPT-4 Vision 管道如何取代 8,000 英镑的手动工程工作，以及为什么最新模型不是答案这篇文章《从 4 周到 45 分钟：为 4,700 多个 PDF 设计文档提取系统》首先出现在 Towards Data Science 上。
How to Run Claude Code Agents in Parallel
了解如何并行应用编码代理以更高效地工作如何并行运行 Claude 代码代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building a Python Workflow That Catches Bugs Before Production
使用现代工具在软件生命周期的早期识别缺陷。构建在生产之前捕获错误的 Python 工作流程一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Robust Credit Scoring Models with Python
衡量信用评分中特征选择变量之间关系的实用指南。用 Python 构建稳健的信用评分模型一文首先出现在 Towards Data Science 上。
I Replaced Vector DBs with Google’s Memory Agent Pattern for my notes in Obsidian
无需嵌入、Pinecone 或相似性搜索博士学位的持久 AI 内存。我在 Obsidian 中的笔记中用 Google 的内存代理模式替换了向量 DB 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
How to achieve zero-downtime updates in large-scale AI agent deployments
当您的网站出现故障时，您会立即知道。警报响起，用户抱怨，收入可能停止。当你的人工智能代理失败时，这一切都不会发生。他们不断回应。他们只是回应错误。代理可能会出现完全可操作的情况，同时出现幻觉策略细节、在会话中丢失对话上下文或消耗代币预算直到速率限制关闭它们......如何在大规模 AI 代理部署中实现零停机更新的帖子首先出现在 DataRobot 上。
What it takes to scale agentic AI in the enterprise
购买高性能发动机并不能让您成为一支赛车队。你仍然需要维修站工作人员、后勤、遥测和纪律来全速运行它，而不会在第三圈发生爆炸。代理人工智能也是一样。技术不再是困难的部分。破坏企业的是一切......这篇文章《如何在企业中扩展代理人工智能》首先出现在 DataRobot 上。
How to design and run an agent in rehearsal – before building it
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
What to look for when evaluating AI agent monitoring capabilities
您的人工智能代理每小时都会做出数百个（有时是数千个）决策。批准交易。路由客户。触发您无法直接控制的下游操作。这是大多数企业领导者无法自信回答的令人不安的问题：您真的知道这些代理在做什么吗？如果这个问题让你犹豫不决，那么你并不孤单。许多...评估 AI 代理监控功能时要寻找什么的帖子首先出现在 DataRobot 上。
How to build an agentic AI governance framework that scales
Agentic AI 已经在重塑企业的运营方式。但大多数治理框架并不是为此构建的。人工智能代理在人类定义的护栏内工作时最为成功：为自治系统设计的治理框架。良好的治理不会限制代理人的行为。它定义了他们可以自由操作的地方，并确保为他们提供安全的...如何构建可扩展的代理人工智能治理框架的帖子首先出现在 DataRobot 上。
The DevOps guide to governing and managing agentic AI at scale
自动驾驶仪和企业代理人工智能有什么共同点？两者都可以自主运行。两者都需要人类在系统进行控制之前设置规则、边界和警报。在这两种情况下，跳过这一步并不大胆。这是鲁莽的。大多数企业部署 AI 代理的方式与早期团队部署云的方式相同...《大规模治理和管理代理 AI 的 DevOps 指南》一文首先出现在 DataRobot 上。
