1
Definér opgaven
Sæt grænser, kriterier for fuldførelse og menneskelige kontrolpunkter.
Agent engineering
Udvikling af AI-agent
Byg agenter, der bruger værktøjer, med MCP, function calling, retrieval, memory og pålidelige flertrins-eksekveringsmønstre.
Gå fra en prompt-demo til et observerbart agent-workflow.
Struktureret læringsforløb
Lær i den rækkefølge, udviklere bygger.
Start med beslutningen, gå videre til implementering og afslut med produktionskontroller.
2
Forbind værktøjer
Brug tool calling eller MCP med strenge schemas og tilladelser.
3
Tilføj kontekst
Kombinér retrieval, memory og stabile cachede instruktioner.
4
Evaluer kørsler
Mål fuldførelse, rettelser, latenstid og omkostning pr. opgave.
Kerneguides
Opbyg emnemæssig autoritet, ikke øer af artikler.
Grundlag01
Grundlæggende om AI Agent API
Request-loopen bag planlægning, værktøjer og fuldførelse.
Åbn guideProtokol02
MCP-integrationsguide
Forbind agenter til værktøjer og data med Model Context Protocol.
Åbn guideVærktøjer03
Mønstre for Tool Calling
Schemas, validering, retries og sikker eksekvering.
Åbn guideKontekst04
RAG til agenter
Hent den minimale nyttige kontekst til hvert trin.
Åbn guideMemory05
Design af Agent Memory
Adskil arbejdshukommelse, brugerhukommelse og varig tilstand.
Åbn guide Brugsscenarie
Byg en repository-agent
Giv en agent et afgrænset mål, repository-værktøjer og eksplicitte verifikationstrin, før den rapporterer fuldførelse.
Kun læseadgang først
Afgrænsede skrivetilladelser
Validering af værktøjsresultater
Bevis for build og test
Seneste fra hubben
Fortsæt med aktuelle artikler.
Guide
DeepSeek-V4.1 kommer snart: forventede specifikationer, benchmarks og funktioner
DeepSeek-V4.1 er interessant netop fordi den aktuelle V4-cyklus viser, at DeepSeek kan gøre familien væsentligt stærkere.
Guide
Wan 2.7 vs Vidu Q3: Funktioner, Benchmarks, Priser & Hvilken er bedst?
Brug Wan 2.7, når kontrol og workflow-dækning dominerer; test Vidu Q3 først, når nativ audiovisuel historiefortælling og omkostninger dominerer.
Guide
HappyHorse 1.1 vs Kling 3.0: Hvilken AI-videomodel er bedst i 2026?
Vælg HappyHorse 1.1 for kvalitet, konsistens i referencer og produktion i kort format; vælg Kling 3.0 for filmisk kontrol og mere komplekse arbejdsgange.
Udforsk alle vækstemner.
AI API-vejledninger
Gå fra modelshortlist til en fungerende produktionsanmodning.
LLM-infrastruktur
Byg et AI-anmodningslag, der overlever ændringer i udbydere og modeller.
AI-agent
Gå fra en prompt-demo til et observerbart agent-workflow.
Omkostningsoptimering
Lavere omkostninger uden at skjule afvejninger mellem kvalitet og pålidelighed.
Modelsammenligning
Vælg en model baseret på opgaven, ikke på overskriften i leaderboardet.
Vejledninger
Kopiér et fungerende mønster, forstå det, og tilpas det til din applikation.
AEO-klare svar
Ofte stillede spørgsmål
Hvad gør en AI-agent anderledes end en chatbot?
En agent kan vælge og udføre værktøjer på tværs af flere trin, mens den holder styr på tilstanden mod et defineret resultat.
Hvornår bør en agent bruge memory?
Brug kun memory, når information skal bevares på tværs af trin eller sessioner; hold midlertidig ræsonnering og varige brugerdata adskilt.