บทเรียน AI Agents

สร้างเอเจนต์ซ่อมแซมแบบมีภาพใน Python ด้วย DeepSeek V4.1 Flash, Responses API, สกรีนช็อต Playwright, apply_patch, pytest, การแคชบริบท และการติดตามต้นทุน

สร้างและรันเอเจนต์บนคลาวด์ด้วย OpenAI Agents API ที่สามารถวิเคราะห์ไฟล์ รันโค้ด ตรวจสอบผลลัพธ์ และส่งมอบไฟล์ผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ได้จากคำขอเดียว

รัน Motif-3 Quant ที่ปรับแต่งบน NVIDIA H200 ด้วยรันไทม์ ds4 ให้บริการผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI และผสานกับเอเจนต์โค้ด Pi

เรียนรู้การตั้งค่าส่วนขยายเบราว์เซอร์ Kimi ด้วยทั้ง Kimi Work และ Kimi Code CLI และรันการค้นหาสินค้าเพื่อดึงผลลัพธ์เชิงโครงสร้างจากเว็บไซต์

คู่มือเชิงปฏิบัติสำหรับการรีวิว pull request งานข้อมูล Python ด้วย Claude Code, GitHub และ ultrareview

ลดการใช้โทเค็นด้วยการตัดบริบทที่บวม เสียงรบกวนจากเทอร์มินัล คำตอบที่เยิ่นเย้อ และโค้ดที่วิศวกรรมเกินจำเป็น ด้วยเครื่องมือขนาดเล็กที่ปรับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์เขียนโค้ดให้เหมาะสมโดยอัตโนมัติ

ใช้ GPT-6 Astra ผ่าน OpenAI API เพื่อสร้างเอเจนต์ตรวจเช็กก่อนปล่อยระบบใน Python พร้อมเครื่องมือ async การควบคุมเหตุผล Structured Outputs และการติดตามต้นทุน แล้วทดสอบการใช้คอมพิวเตอร์และการสั่งบังคับทิศทาง

ใช้ GLM-5.3-Flash และ CrewAI เพื่อสร้างตัวแทน LLM ผู้เชี่ยวชาญ 3 ตัวสำหรับพื้นฐานหุ้น เทคนิค และข่าว แล้วผสานผลลัพธ์เป็นสัญญาณ ซื้อ/ขาย

เรียนรู้ว่า Bot ของ Grok Bot คอมพิวเตอร์คลาวด์ที่ใช้ร่วมกัน สกิล และรูทีน ประกอบกันอย่างไร โดยการสร้างเอเจนต์หนึ่งตัวที่ค้นคว้า ตรวจสอบ และรายงานทุกวันจันทร์

เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากโมเดลแนวหน้าตัวใหม่ของ SpaceXAI เพื่อสร้างเอเจนต์อัจฉริยะที่ใช้เครื่องมือได้ตั้งแต่ศูนย์ คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้พาคุณตั้งแต่การตั้งค่า API ขั้นพื้นฐานไปจนถึงการดีพลอยลูปอัตโนมัติเต็มรูปแบบพร้อมการแคชพรอมต์และเครื่องมือแบบกำหนดเอง

เรียนรู้ความต่างของ Grok Build และ Claude Code ในทางปฏิบัติ: ผมฝังข้อบกพร่องสามจุดในชุดข้อมูลและรันบทสนทนาเดียวกันสี่เทิร์นผ่านทั้งสองเอเจนต์

เรียนรู้การตั้งค่าและทดสอบ DeepSeek Harness เอเจนต์เขียนโค้ดโอเพนซอร์สที่รองรับปลั๊กอิน การค้นหาเว็บ วิสัยทัศน์ โมเดล DeepSeek, Gemini, ModLens โมเดลบุคคลที่สาม และเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์