ihower

indie consultant & software developer, author of 愛好 AI Engineer newsletter (zh-TW) 👨🏻‍💻🤖

[ihower @ihower]

愛好 AI Engineer 電子報第 37 期發刊 📬

https://t.co/wwqQNIDsgn

這期聊了幾個我關注的產業消息，以及 13 篇關於 Multi-Agent 架構、Eval、Agent Experience、開源模型等主題文章，包括:

* 從 Interconnects AI 看 2026 開源模型全景: 差距、蒸餾、中國與下一步
* 當 RLHF 獎勵信號失控: 從 OpenAI 哥布林事件到各家 LLM 的口頭禪研究
* Multi-Agent 架構再探: 三省六部反模式和業界收斂共識
* 如何設計 AI Agent 自動審批(Auto-Approval)系統: 從 Claude Code 和 Codex 學到的七個原則
* Agent Experience (AX): 當 AI Agent 成為用戶，產品該怎麼設計? 以設計 CLI 為例

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@cat88tw 原來是這裏，但四月也才兩筆spam，而且都不是看我帥要約我 🫣

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愛好 AI Engineer 電子報第 36 期發刊 📬

https://t.co/EamN9q5SA4

這期分享了近期改用 Claude Code 做個人 AI 助理，用 Codex 做 AI Coding，以及 21 篇關於 Agent、AI Coding、Skills 等 AI 工程主題的精彩文章，包括:

* AGENTS.md / CLAUDE.md 該寫什麼、不該寫什麼?
* Agent Memory 實作: 大多數記憶功能不需要用到向量檢索
* 資料科學家的逆襲: 談 AI 工程為何更需要資料科學
* AI 時代的 Code Review: 當 Pull Request 成為新瓶頸
* Agent Sandbox 沙箱架構: 論兩種設計模式與七種隔離方式
* 別再打造 Agent 了，打造 Skills 吧 — Anthropic 演講重點整理
* 兩個世代的軟體開發碰撞: 大師 Martin Fowler vs. 大神 Peter Steinberger 的 AI Coding 觀點對比
* 如何規模化你的 Agentic Coding? Thread-Based Engineering 六種模式

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@cat88tw Zed+1 開起來超快

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@cat88tw 沒事，那我改推薦桌機攻頂 DGX Station GB300 🤑🤑

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@cat88tw 好處: 可順利使用 llama cpp engine 和 Vulkan engine 跑推論，用 LMStudio 無腦就可以跑起來各種大模型
最大缺點: 不是 CUDA，而 ROCm 支援不佳，因此若需要用到 PyTorch 函式庫的推論(例如 Stable Diffusion) 和訓練都 gg。是有看到有人在 hack 也許可跑但麻煩，要等 AMD 官方支援改進... XD

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@cat88tw framework desktop (AMD AI Max+395) 不到十萬，只跑 LLM 推論的話其實速度跟 DGX 差不多，可以先擋擋 😆

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@cat88tw 咦，這只有賣主機，沒螢幕鍵盤啊 https://t.co/fmJRuXqB4L

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@cat88tw 敢問那 Claude 內建的 chrome 整合如何? https://t.co/zqmjQ0gg4F

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@thecat88tw 我是先用電鍋蒸熟後，再油煎一下 🙌

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愛好 AI Engineer 電子報第 35 期發刊 📬

這期做了一些改變：開始更多用 AI Agent 幫我直接處理內容發佈，選題還是我人工選的。分享了 26 篇對 Agent、Evals、Context Engineering 等 AI 工程主題的精彩文章，包括:

* 如何選擇 Multi-Agent 架構?
* 為什麼多數 Agent 框架都沒有內化 Bitter Lesson?
* AI Evals 閃卡全解析: Hamel Husain 的 12 張精華卡片
* LangSmith Insights Agent 深度拆解: 從 Clio 論文到生產級 Agent 的完整旅程
* AI Agent 時代，Trace 才是你的 Source of Truth
* AI Agent 怎麼管理 Context? 從設計模式到 Deep Agents 實作
* Agent Files: 檔案系統正在成為 AI Agent 的核心介面
* Agent Skills 完整攻略: 從建立到評估

電子報全文: https://t.co/0PTyxy03JV

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發了愛好 AI Engineer 電子報第 34 期，這期集結的內容有:

- Andrej Karpathy: 2025 年度回顧
- Andrej Karpathy: 2025/10 訪談
- OpenAI 研發長 Mark Chen 2025/12 訪談
- AI in 2025: gestalt
- Thoughts on AI progress (Dec 2025)
- YC: The Truth About The AI Bubble
- The Agent Labs Thesis
- 你的工作是提交已被驗證可運作的程式碼!
- 反向半人馬
- AI Coding Accelerator: How Amp uses Amp
- Evaluating Context Compression for AI Agents 評測
- 搜尋技術不會消失，只是變成 Agent 的工具: 談 Agentic Search
- OpenAI Agents SDK 開發日記: Gemini 3 和跨模型對話支援
- Agent Skills 資料整理

全文在我部落格，歡迎追蹤訂閱: https://t.co/BLQQ5YQf1G

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提交的 Gemini 3 Pro 整合終於 merged 進 OpenAI Agents SDK 啦 😁

這個 PR 花了不少時間，除了支援 Gemini 3 Pro 的 thought_signatures (function calling 時需要帶上這個簽章)，同時我也實現跨模型對話兼容性，例如 OpenAI ↔ Gemini ↔ Claude 可以共用同一份對話歷史，可以讓用戶隨時切換模型，或是 agentic workflow 中做交接。

詳細 PR: https://t.co/Wwjk5oINhE

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愛好 AI Engineer 電子報 #33 https://t.co/qhmYVEZOoM

[ihower @ihower]

發了愛好 AI Engineer 電子報第 33 期，這期集結的內容有:

- 2025 Q4 新模型
- 實戰 AI Agents 應用開發: TTFT 和 Prompt Caching
- AI Agent 產品開發仍然不簡單
- Spec-Driven Development(SDD) 的美好願景與殘酷現實
- Framework Desktop 開箱
- 我的 OpenAI Agents SDK 開發心得
- 關於 Context Engineering 上下文工程
- 做 LLM-as-a-Judge 評估，別用 1-10 分評分了
- RFT, DPO, SFT: Fine-tuning with OpenAI
- Anthropic 的 Agent Skills 技術解析
- 開源模型生態現況 The State of Open Models

全文在我部落格，歡迎追蹤訂閱。

[ihower @ihower]

今天在 WenConf 分享: 實戰 AI Agents 應用開發，釋出我的投影片: https://t.co/8oV4QJVdlK

- 架構選擇: OpenAI Agents SDK + FastAPI
- 前後端整合的發展
- TTFT 指標和改進
- Prompt Caching
- 上下文工程

現場講有做一些 live demo，簡單看一下 code 然後實際跑出效果。

[ihower @ihower]

AI-Powered Search by @treygrainger & @softwaredoug & @aiPoweredSearch: the most in-depth course I've taken for leveling up retrieval skills.

Moved me from "throw embeddings at it and hope" to actually understanding query intent, ranking signals, and production RAG patterns.

Hands-on labs + expert guest speakers from Qdrant, OpenSearch, Superlinked made it incredibly practical.

Essential for anyone serious about search & RAG. Next cohort in March 👉 https://t.co/Z7Oey0siNT

[Chip Huyen @chipro]

OMG there's a bookstore dedicated to technical books in Taipei!

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OpenAI Agents SDK v0.6.0 https://t.co/R58DKI47jN

GPT 5.1 文件: https://t.co/X5ZVXPEwE2

[ihower @ihower]

OpenAI Agents SDK v0.6.0 釋出✌️

這次我貢獻了升級 openai-python 到 2.8.0 以增加對 GPT 5.1 的支援，包括 reasoning effort 可以是 none，以及添加 prompt_cache_retention 參數可以延長快取時間。
都是蠻實用的功能:

1. 之前 GPT-5 的 reasoning effort 最低是 minimal，而且不支援用內建工具例如 web_search，導致不太好用。這次 GPT-5.1 拿掉 minimal 改成用 none，也支援內建工具了，用意更明顯就是想要取代 GPT-4.1，成為非推理需求下的首選模型。

2. Prompt caching 對於開發 Agent 應用的 latency 和成本節省非常重要，這次可以延長到 24h 超級實用!