人工智能
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AI 接口要求返回 JSON，却偶发多字、缺字段或类型不一致。本文从问题现场出发，按提示词、Schema、模型返回、解析层和兜底策略逐步定位，给出更稳的结构化输出落地流程。309 收藏
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本文从 AI 接口返回 JSON 不稳定的真实场景出发，排查普通提示词、JSON 模式、结构化输出和服务端校验四个环节，给出一套让接口结果更稳定、可落库、可重试的落地方案。299 收藏
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科技周边 · 人工智能 | 4星期前 | 人工智能 · tracing · ai agent · 可观测性 · 工具调用 · 可观测性 AI Agent Tracing 工具调用 OpenAI Agents SDK本文用客服查询 Agent 场景讲清 AI Agent Tracing 的落地方法：把模型调用、工具调用、护栏检查、人工确认和最终结果拆成 trace 与 span，方便调试、复盘和监控。292 收藏
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本文说明 WebGPU 在浏览器端 AI 推理中的适用边界：如何检测支持情况，如何写最小可用示例，如何在不可用时降级到服务端或 Web Worker，并给出性能和安全检查点。234 收藏
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本文从 AI 助手调用业务接口的场景出发，讲清楚如何用 JSON Schema 约束参数、在服务端二次校验、对高风险动作增加人工确认，并记录完整审计日志。233 收藏
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本文结合 Microsoft Build、Google I/O、GitHub Changelog 和 OpenAI 官方动态，梳理 AI 编程代理从单点问答进入工程主流程的三个信号。214 收藏
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本文给出一套 AI 批量调用成本控制工作流：记录请求日志、估算 token、设置预算阈值、区分实时和离线任务，并用账单复查闭环防止成本失控。202 收藏
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本文整理一套 AI Agent 工具调用失败排查流程：先定义工具边界，再校验 Schema、参数和权限，最后处理超时、空结果、重试和兜底回答，帮助把不稳定的工具调用变成可验证的工程链路。195 收藏
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本文整理一套 AI 知识库检索召回工作流，从文档清洗、切分、向量入库、查询改写、过滤重排到证据引用和复查指标，帮助知识库回答从能用走向可控。191 收藏
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通过知识库问答案例，演示 RAG 如何设计文档切分、向量检索、Top-K 召回、重排序和 Recall@K 评估闭环，减少答非所问。174 收藏
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从一个 AI Agent 把任务交给错误方向的案例出发，排查意图识别、边界规则、上下文摘要和结果复查四个环节，给出可落地的交接治理流程。170 收藏
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用 DeepSeek API 和 Node.js 从零实现一个命令行流式摘要工具，覆盖环境变量、模型选择、核心代码、本地运行、失败处理和验收清单。154 收藏