Ryan Dahl断言“手写代码时代结束”,AI编程迈入意图驱动新阶段
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02-03 13:02
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TRAE中国版白送SOLO,一人指挥一支AI大军 重磅消息!SOLO终于上线TRAE中国版了,Waitlist免费开放中
本期视频实测TRAE的新版本,亮点很多
1、先规划再动手的 Plan 模式
2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体
3、DiffView 差异视图
4、多任务并行
5、上下文智能压缩长时运行不掉链子
SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友”
#AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding
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开发 AI Agent 应用时,直接使用 LangChain 或 LangGraph 等框架虽然方便,但复杂的抽象往往像个“黑盒”,让开发者难以理解底层的调用逻辑和决策机制。ai-agents-from-scratch 是一个专注于教学的开源项目,主张从零开始构建 AI Agent。它不依赖现有的成品框架,而是通过 Node.js 和本地大模型,带你一步步拆解 Agent 的核心原理。项目不仅涵盖了基础的模型调用,还深入讲解了函数调用、长期记忆、ReAct 推理模式等关键技术,帮助开发者在掌握底层逻辑后再去更明智地选择和使用框架。GitHub:github.com/pguso/ai-agents-from-scratch主要功能:- 基于 node-llama-cpp 实现本地大模型运行,无需依赖云端 API;- 循序渐进的学习路径,从基础交互到复杂的系统提示词与角色设定;- 深入解析函数调用原理,展示 LLM 如何决定调用工具并处理返回结果;- 实现持久化存储与记忆管理,让 Agent 具备跨会话的信息记忆能力;- 详解 ReAct 推理模式,演示“思考-行动-观察”的循环逻辑;- 提供进阶教程,手写实现类似 LangChain 的 Runnable 接口和状态机图结构。该项目要求 Node.js 18 以上环境,建议配置 16GB 内存以流畅运行本地 GGUF 模型。它非常适合希望深入理解 Agent 架构、提升 AI 应用底层开发能力的工程师参考学习。
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