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BestBlogs 精选来源,面向 AI 学习与工程实践
- 让 Skill 自己训练自己:8 阶段 Loop、3 层评测、5 维 AND 门控,从此实现自进化
本文提出并实现了一个名为 skill-evolver 的自进化框架,通过融合 Karpathy autoresearch 的外循环、Anthropic skill-creator 的评测引擎和 Stanford Meta-Harness 的 trace 诊断思想,让 AI Skill 能够像训练模型一样自主迭代、评测、回滚和选优,并以 19 轮零回滚的自我进化和真实业务场景验证了其可行性。
阅读原文 - 基于浏览器请求录制与 AI 代码生成的 E2E 接口自动化测试实践
本文以阿里云 DataWorks 为例,详细介绍了通过浏览器录制插件捕获真实请求数据,结合 AI 编程工具自动生成接口封装与测试用例,从而解决复杂平台产品 E2E 自动化测试中接口多、参数杂、数据流深等核心难题的实践方法。
阅读原文 - 从 0 开发大模型的 17 种 Agent 架构演进详细拆解
本文从控制流设计的角度,系统拆解了从单次生成到多 Agent 协作的 17 种 Agent 架构演化路径,并用 agno 框架给出了每种架构的代码实现。
阅读原文 - RAG 全链路技术详解
本文从实战角度系统拆解了 RAG 全链路核心技术,涵盖文档加载、智能切分、索引构建、检索优化、生成调优、Graph RAG 进阶及 Ragas 自动化评估体系,强调可测、可调、可信赖的工程化实践。
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