#技术演进

6天前

#BestBlogs 前端工程化演进之路：从手工作坊到 AI 驱动的智能化开发 | 阿里云开发者文章全面梳理了前端工程化与性能优化从手工作坊到现代化构建的演进历程，并展望了 AI 技术对未来前端开发范式的颠覆性影响。摘要：本文深度剖析了前端开发在过去二十年间的巨大变革，从早期手工作坊式的开发模式，如记事本编写 HTML、FTP 上传文件，到 jQuery 带来的第一次革命。随后，文章详细阐述了 Node.js、Grunt/Gulp 等工具的兴起如何开启了前端工程化时代，解决了任务自动化和模块化问题。接着，重点介绍了 Webpack 如何统一构建江湖，以及 React、Vue 等框架和 TypeScript 的普及如何推动了现代化组件化开发。文章还提及了 Vite、微前端等新一代构建工具和架构的成熟。在性能优化方面，文章从经验驱动的早期技巧（如 Yahoo 军规）和缓存策略，过渡到数据驱动的工具化测量（如 Performance API、Service Worker）。整体而言，文章通过丰富的代码示例和时间脉络，展现了前端技术从混沌走向秩序，并展望了 AI 驱动的智能化开发作为下一个重要里程碑。主要内容: 1. 前端开发复杂度指数级增长，工程化与性能优化成为必然 -- 从静态页面到复杂 SPA，技术栈的爆炸式增长使得传统开发方式无法满足需求，工程化提供了标准化流程，性能优化则直接影响用户体验和业务转化。 2. 前端工程化经历了从手工作坊到现代化构建的多次革命 -- 从 jQuery 统一浏览器 API，到 Node.js 开启工具化时代，再到 Webpack、框架和 TypeScript 推动的现代化构建，每一步都提升了开发效率和代码质量。 3. AI 技术正颠覆前端开发范式，成为开发流程不可或缺的部分 -- GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 工具改变了代码编写和解决方案设计，预示着 AI 将重塑前端开发的各个层面，创造全新的用户体验模式。文章链接：

#前端工程化 #AI 驱动开发 #性能优化 #技术演进 #智能化开发

3个月前

#BestBlogs 我们距离 Agent 的 DeepSeek 时刻还有多远 | Z Potentials 深度分析 AI Agent 的定义、技术演进方向、Multi-Agent 架构必要性及距实现愿景的距离。摘要：文章对 AI Agent 进行了深度技术分析。首先澄清 Agent 定义，区分市场上的“套壳”现象，并对比 OpenAI 与 LangChain 在 Agent 形态上的不同路线。接着探讨了 Agent 技术栈的进化，包括模型 Agentic 能力的内化、工程整合的价值（如 Browser Use、Manus 产品思路）以及核心协议（MCP、A2A）的发展与竞争。文章重点论述了 Multi-Agent 架构相较于 Single-Agent 的优势，分析其如何缓解内存、工具调用和 ReAct 框架局限性问题，并梳理了 Multi-Agent 的六种核心架构模式。最后，文章评估了 AI Agent 的发展现状，认为尽管面临诸多挑战（如技术知识缺乏、构建耗时），但通过工程创新，未来 12-24 个月有望看到显著进展，距离 Agent 的 DeepSeek 时刻正在稳步迈进。主要内容: 1. 市场对 AI Agent 定义存在混淆，需区分纯粹 Agent 与混合架构。 -- 分析 OpenAI 代表的纯粹 LLM 驱动路线与 LangChain 代表的工程与模型混合路线，指出两者在系统设计、开发门槛和适用场景上的差异，强调理解不同 Agent 形态的重要性。 2. AI Agent 技术栈正向模型能力内化与工程整合并重方向进化。 -- 强调 SOTA 模型内化工具调用能力、环境交互学习的重要性，同时 Browser Use 和 MCP/A2A 等工程创新极大提升了 Agent 的实用性和可扩展性，技术发展是底层模型和工程能力的共同驱动。 3. Multi-Agent 分布式协作架构是克服 Single-Agent 局限性的关键。 -- 阐述 Multi-Agent 在缓解长时记忆、复杂工具管理、ReAct 框架迭代深度受限等问题上的优势，并通过多方案探索、人类协作适配性等体现其鲁棒性和扩展性，并介绍 Supervisor、Hierarchical 等六种典型架构模式。 4. 协议标准化（如 MCP 和 A2A）是 Agent 生态繁荣的基础，但存在潜在标准之争。 -- 分析 MCP 解决工具调用、A2A 解决 Agent 通信的核心作用，指出两者在短期互补、长期可能存在生态位重叠和标准竞争的风险，其本质在于 Agent 原子能力是以工具还是子 Agent 形式封装。 5. AI Agent 的真正突破依赖于更好的工程创新而非简单“套壳”或“苦活累活”。 -- 回应关于 AI 应用“套壳”的观点，认为短期“苦活累活”能产生差异化，但长期看将被自动化重构；真正的壁垒在于打造更易用、更高效的工具链和系统集成能力，减少对人力的依赖，符合 AI 时代稀释人力规模效应的趋势。文章链接：

#AI Agent #技术演进 #multi-agent #OpenAI #LangCha #深度分析

3个月前

claude 写代码的能力没有强很多。 SWE 的能力倒是超级强。很贴近人实际会做的顺序了。在我看来它的代码能力没有提升很多，而是，直接补足了以前的很多类似的工具的下限。说明还是想的明白的——在写出代码这件事，一代半之前就也就是 claude 3.5 sonnet 就已经做的足够好了。写不出来好的代码，是下限，兜底问题，不是上限问题。聊想起昨天天猪说放弃了一些人为规定的流程，交给 LLM 自己去做——这应该是个大势所趋。

#Claude #代码能力 #SWE #工具下限 #现代技术 #程序开发 #自动化 #写代码 #下限问题 #技术发展 #技术演进 #AI进步