Using Jev In Your Agent Harness
介紹如何將 Jev 決策模型整合進 AI 代理系統，用於工具路由、風險過濾、技能選擇與檢索結果重排序等任務。透過用快速決策模型取代部分大型語言模型呼叫，可大幅降低成本並提升效率，同時提供實作示範與注意事項。
Pydantic
27 筆內容提到
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也寫作：Pydantic AI、PyDantic、pydantic
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Will Your Next Change Break Your Agent?
透過 LangChain 實驗指出，程式設計效能取決於「套裝（harness）」而非模型本身。作者介紹「Decode」課程，教導如何從零建構程式設計代理，並利用錯誤分析框架與 Kitaru 工具，將代理失敗轉化為回歸測試套件，確保變更時不…
模型越来越大，为什么我们还需要切 GPU？
探討大模型時代 GPU 切分技術的必要性，並介紹 TypeSafe AI 推出的 Jev 系統一模型，該模型專注於快速分類與判斷而非自由對話。透過實作範例與架構分析，說明將判斷任務從大模型中分離，能提升效能並最佳化資源利用。
Browser automation with Pydantic AI + Playwright
介紹如何使用 Pydantic AI 搭配 Playwright 建立能自主瀏覽網頁的代理，並示範如何整合 Microsoft Foundry 模型與 Entra 無鑰匙認證。
Building safe MCP servers for your PostgreSQL database
介紹如何為 PostgreSQL 資料庫建立安全的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，涵蓋從自由 SQL 到模板查詢的多種架構。
Don't classify. Hallucinate!
介紹一種用大模型生成虛假分類再透過向量搜尋對照真實詞彙的技術，解決限制輸出選項昂貴的問題。讀者可學習如何用低成本小模型配合嵌入向量完成分類任務。
Agentic AI – Complete Course for Beginners
教導如何從零開始構建生產級多代理系統，掌握 LangChain 與 LangGraph 的核心概念與實作技巧。學員將學習如何設計序列、並行與條件工作流，整合 RAG、記憶機制與人工介入控制，並透過實際專案將應用程式部署至 AWS 與…
The Bare-Bones Coding Agent Loop
透過 LangChain 實驗指出，調整執行環境（harness）比更換模型更能提升程式碼代理效能。作者將介紹如何從零開始用 Python 建構一個基礎的程式碼代理迴圈，包含 TUI 介面、工具註冊與狀態管理，讓讀者理解 Claude…
Building a Coding Agent From Scratch
透過實作「Decode」課程，從零建構一個編碼代理的架構（Harness），而非僅依賴模型本身。讀者將學習如何設計代理迴圈、實作沙盒與權限控制、最佳化上下文工程，並建立自訂的評估與可觀測系統，掌握將 AI 應用轉為生產級系統的關鍵技術。
Agent Memory From Scratch
由 Paul Iusztin 撰寫，深入解析如何從零建構統一的 AI Agent 記憶層，重點在於知識圖譜（KG）與本體設計。
Pydantic AI 2.0: The New Best Way to Build AI Agents is Composing Capabilities
介紹 Pydantic AI 2.0 的新核心概念「能力（capability）」，將指令、工具、防護與設定打包成可重組單元。觀眾可學習如何像拼樂高般組裝 AI 代理，並透過漸進式揭露最佳化效能，避免載入不必要的資源。
How to Build Enterprise Grade Agent Memory (Redis Iris Tutorial)
探討個人 AI 代理無法擴展至生產環境的問題，並示範如何使用 Redis Iris 的 Context Retriever 與 Agent Memory 構建可擴展的企業級代理架構。
Data Scientist to AI Engineer Roadmap for 2026
分享從資料科學轉型為 AI 工程師的實戰路徑，涵蓋軟體工程基礎、LLM 架構與 RAG 系統建置。觀眾能學習如何將筆記本專案轉化為可部署的生產級應用程式。
※ 摘要僅根據標題與說明
Build, Configure, or Use As-Is: The Agentic Harness
拆解代理框架（Agentic Harness）的通用架構，分析從工具、代理目錄到權限層的元件。讀者可學習如何判斷該建構、配置還是直接使用現有框架，並掌握建立專屬業務層的策略。
The Age of Async Agents — Cognition's Walden Yan & OpenInspect's Cole Murray
訪談 Cognition 創辦人 Walden Yan 與 OpenInspect 創辦人 Cole Murray，探討背景代理（Background Agents）如何從概念走向實用，以及 Devin 等工具在 2025 年底後的演變。
My experience at PyCon US 2026
分享在 PyCon US 2026 的經驗，包括教導開發者建立第一個 MCP 伺服器、利用 AI 工具製作簡報，以及參與教育高峰會與社群活動。讀者可了解如何將 AI 整合進教學與開發流程，並感受 Python 社群的氛圍。
Building Agentic RAG From Scratch in Pure Python
示範如何從零開始用純 Python 建構代理式 RAG 系統，包含自訂工具與 Pydantic AI 的整合。看完能掌握將私有資料匯入大型語言模型的完整工作流程。
※ 摘要僅根據標題與說明
Do stricter MCP tool schemas increase agent reliability?
作者透過實驗驗證，在 MCP 工具架構中採用更嚴格的型別約束（如 Enum 與詳細描述）是否能提升 AI 代理的呼叫成功率。
Python 潮流周刊#140：开发自己的 OpenClaw
週刊精選 12 篇 Python 文章與 13 個開源專案，涵蓋從 OpenClaw 開發到 AI 代理技能庫的多元主題。讀者可學習 Python 新特性、效能最佳化技巧，並了解 Hugging Face Skills 等 AI 相關資源。
Episode 71: Durable Agents - How to Build AI Systems That Survive a Crash with Samuel Colvin
探討如何將軟體工程原則應用於 AI 代理，以建立能從失敗中恢復的「耐損代理」。講者 Samuel Colvin 強調生產環境需要高可靠性，並介紹了將代理拆分為確定性工作流與隨機活動的架構，利用 Temporal 等工具實現狀態持久化與重試…
Pydantic Crash Course - Build Reliable Python & AI Applications
介紹 Pydantic 如何協助建立可靠的 Python 與 AI 應用程式。
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Episode 68: A Builder’s Guide to Agentic Search & Retrieval with Doug Turnbull & John Berryman
探討從傳統關鍵字搜尋轉向「代理搜尋」的演進，並由搜尋專家分享五級成熟度模型與實作手冊。內容涵蓋如何設計代理迴圈、利用真實點選資料評估系統，以及避免常見陷阱，幫助開發者構建更有效的搜尋應用。
Episode 64: Data Science Meets Agentic AI with Michael Kennedy (Talk Python)
Michael Kennedy 探討如何擺脫軟體與 AI 開發的複雜性迷思，透過簡化架構與專注使用者需求來降低成本。內容涵蓋資料科學家的軟體工程實踐、如何部署系統以及 Agentic AI 如何重塑開發流程，並強調在 AI 輔助下仍需掌握…
Watch the recordings from my Python + AI series
Pamela Fox 分享其 Python + AI 系列課程的記錄，涵蓋從大型語言模型、向量嵌入到 AI 代理的完整實作。
AlignEval: Building an App to Make Evals Easy, Fun, and Automated
介紹 AlignEval 應用程式，讓使用者透過上傳 CSV 資料，快速完成 LLM 評估者的標籤、評估與自動最佳化。文章分享從資料出發制定評估標準的方法，並提供實作細節與工具選擇建議。
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