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10月12日周一
  1. RadarAI34

    从零构建智能体评测排行榜:Wolfram Ravenwolf 的实战方法

    Wolfram Ravenwolf 在实操工作坊中演示如何以 Terminal Bench 和 Harbor 为基础搭建智能体评测流程,组合隔离沙箱、智能体运行框架、固定版本基准、推理服务及资源限制。其 WolfBench 工具汇总重复运行结果,他认为重复运行的稳定性、完整配置、成本和执行轨迹比排行榜上的单一平均分更重要。

  2. RadarAI27

    用 Langfuse 持续改进智能体:从生产追踪到离线实验

    Annabell Schäfer 与 Lotte Verheyden 展示如何结合 Langfuse 追踪、定向线上评测与离线数据集,把支持智能体的用户抱怨转化为持续改进流程。工作坊以解决家人手机问题的 IT 支持智能体 Specs 为例,接入 Langfuse 后沿智能体观测、模型调用和工具调用查看请求,并强调追踪若缺失关键步骤,后续监控就无法进行。

  3. GitHub34

    alix:把自有材料变成卡组的纯文本间隔重复学习工具

    alix 是一款纯文本间隔重复学习工具,能把用户自带的文章、论文或代码库生成卡组,并通过 AI 出题考试检验是否真正掌握,只有通过考试才标记为已理解。复习完全离线运行,AI 功能(生成卡组、卡片导师、考试)通过调用 Claude Code、Gemini、Codex 或 Copilot 等模型 CLI 实现,后端仅有只读工具且不存储 API key。