1.业界智能体应用![]()
2.业务参考架构库
教育智能体
3.技术参考架构库
1.claude code开发工具技术架构
2. 谷歌gemini企业agent平台技术架构
3.摩根大通基金顾问助手技术架构
4.智能体AI系统参考架构
5.智能体技术架构方法论总结
6.RAG架构对比分析
7.端到端智能体架构
4. 业界对AI智能体工程化的思考
1. software engineering 3.0
软件3.0范式
软件3.0就是英语进行自然语言编程
vibecoding的发明者观点：
openAI founder&特斯拉CTO的思考
你可以外包你的思考过程，但你不能外包你的理解
产品即公关
2.AI时代最重要的开发者技能
1.专业技能
- ML& dataScience
- 神经网络（CNNs&RNNS&Tensorflow&Pytorch）& 深度学习
- NLP(NLTK&spacy&transformer)
2.软技能
- 领域知识（行业知识）
- 终生学习和适应（online courses, attending conferences, participating in AI communities, and exploring open-source projects）
- 批判性思维&解决问题的能力
- 跨学科协作（与数据科学家、领域专家、其他干系人开发AI方案。沟通协作&团队协作）
- 业务理解
- 选择的艺术（创造力、创新、天赋直觉）
3.生产环境的AI编程原则
AI落地实战方法论
