Jev:一个故意不聊天的 AI 模型,和它在 Agent 里的位置
11 分钟阅读
TypeSafe 发布的 Jev 故意不生成文本。它把"判断"从"生成"里拆出来:输入业务状态,输出类型化的 Choice、Score、Noul 与置信度。本文梳理它的三个原语、判断与执行分离的工程模式,以及它在 Agent 链路里最适合充当的门控层角色。
共 4 篇文章
TypeSafe 发布的 Jev 故意不生成文本。它把"判断"从"生成"里拆出来:输入业务状态,输出类型化的 Choice、Score、Noul 与置信度。本文梳理它的三个原语、判断与执行分离的工程模式,以及它在 Agent 链路里最适合充当的门控层角色。
深入探讨 Coding Agent 架构中 System Prompt 的正确处理方式。分析将系统提示词存入历史消息的常见问题,提出 Stateless Agent 的改进方案,并结合 Prompt Caching 技术实现成本优化。涵盖 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek 等主流厂商的缓存策略对比,帮助开发者构建灵活、可扩展的 Agent 架构。
深入 LangChain.js 核心:LCEL(LangChain Expression Language)管道式编程。 用不到 100 行代码构建可组合、可复用的 AI 应用流水线,掌握现代 LLM 开发的核心范式。
LangChain.js 100行系列开篇:从零开始的TypeScript全栈LLM集成实战指南。详细解析如何用不到100行代码将大语言模型无缝集成到全栈应用中,涵盖LangChain.js生态全景、核心概念解析、技术路线图规划和最佳实践。为前端开发者提供完整的AI应用开发框架,从聊天机器人到RAG系统的渐进式学习路径。