从日志到微调:一次MCP Agent实战工作坊的真实路径
这场工作坊不是理论讲解,而是一次完整走通“Agent→日志→数据→微调”的实操演示。Ronan McGovern通过一系列小型Demo,展示了如何用MCP组织Agent上下文,并基于真实运行数据对Qwen 30B模型进行微调。
这场工作坊不是理论讲解,而是一次完整走通“Agent→日志→数据→微调”的实操演示。Ronan McGovern通过一系列小型Demo,展示了如何用MCP组织Agent上下文,并基于真实运行数据对Qwen 30B模型进行微调。
AI Agent 一旦组成网络就容易失控,这是行业的共同痛点。Fruit Signals CEO Ari Heljakka 在这场演讲中提出:真正的突破不在于更聪明的模型,而在于通过 MCP(Model Context Protocol)把“评估”嵌入 Agent 的行动回路,让它们学会自我纠错与稳定协作。
这篇文章复盘了Brook Riggio在AI Engineer频道分享的一次真实生产级Demo,讲清楚他如何在2025年用OpenAI Agents SDK、Next.js和Vercel,构建真正“零运维、可扩展、面向用户”的AI Agent应用,以及这套组合背后的方法论取舍。
在这场演讲中,Evan Boyle用大量真实构建经验解释:当AI Agent成为主角,传统以请求-响应为核心的应用级基础设施为什么会“被打破”。文章提炼他对计算层变化的判断、长时任务的工程教训,以及如何用工作流、可恢复性和追踪机制重建基础设施。
这篇文章基于Hubert Misztela在AI Engineer Worlds Fair 2025的演讲,梳理他对“Agentic Enterprise”的核心判断:企业不应只把AI当自动化工具,而要围绕业务流程构建AI Agent体系。文章提炼了对CEO最关键的认知转变与方法论。
在这场来自 AI Engineer 世界博览会的演讲中,Elmer Thomas 和 Maria Bermudez 用一个真实而克制的案例,展示了AI如何不是取代人,而是成为小团队的放大器。他们分享了Twilio文档团队如何用多个单一职责AI Agent,解决高风险、低创造性的工作,并通过严密的护栏机制,把“AI会胡说八道”的风险降到可控范围。
来自 14.ai 联合创始人兼 CTO Michael Fester 的真实经验,系统讲述如何用 TypeScript 的 Effect 库,在充满不确定性的 LLM 场景中构建可预测、可观测、可扩展的 AI 客服代理系统。
这场演讲中,William Lyon提出了一个颇具画面感的概念——“Knowledge Graph Mullet”,用混合知识图谱的方式,解决GraphRAG在真实应用中过于复杂的问题。通过结合RDF与属性图、Dgraph与DQL,以及具体的新闻数据与AI Agent示例,他展示了一条更可落地的知识图谱+生成式AI路径。
当AI代理开始大规模参与软件工程,Bug数量激增却真假难辨。本篇文章还原Ian Butler与Nick Gregory的演讲,讲清他们为何要自建基准、如何验证“真实Bug”,以及这些发现对AI Agent落地的真实启示。
Gregory Bruss提出了一种不同于AI通话机器人的思路:语音优先的AI叠加层。它不参与对话,而是悄然增强人类交流。本文还原其核心理念、真实演示与工程难题,解释为何“会说话的AI”真正的挑战不在模型,而在时机、注意力与人性化设计。