AI 工程资料库

AI 工程发展很快。我们经常被问到有什么资源可以推荐去深入学习。下面是一份非穷尽的清单，记录我们觉得有用或有趣的内容。

Prompting

• Learn Prompting，文档页
• The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques，arxiv 论文，推文摘要
• How to prompt o1（o1 不是一个 chat 模型 —— 这正是关键），博客文章，作者 Ben Hylak
• Effective Context Engineering for AI Agents，博客文章，作者 Anthropic

Agents

• Building Effective Agents，博客文章，作者 Anthropic
• Hugging Face Agents Course，课程，作者 Hugging Face
• How We Built Ellipsis（或：27 个月构建 LLM 编码 agent 的经验教训），博客文章，作者 Nick Bradford
• Don’t Build Multi-Agents，博客文章，作者 Walden Yan
• We Built a Multi-Agent Research System，博客文章，作者 Anthropic

LLMOps

• What We Learned from a Year of Building with LLMs，作者 Eugene Yan、Bryan Bischof、Charles Frye、Hamel Husain、Jason Liu 和 Shreya Shankar，第一部分，第二部分，第三部分
• Data Flywheels for LLM Applications，博客文章，作者 Shreya Shankar
• Latency optimization，cookbook，作者 OpenAI

评估

• Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators (aka LLM-as-Judge)，博客文章，作者 Eugene Yan
• AI Agent Observability & Evaluation，课程，作者 Hugging Face
• Frequently Asked Questions (And Answers) About AI Evals，博客文章，作者 Hamel Husain
• Your AI Product Needs Evals，博客文章，作者 Hamel Husain
• Creating an LLM-as-a-Judge That Drives Business Results，博客文章，作者 Hamel Husain

语音 AI

• Voice AI & Voice Agents - An Illustrated Primer，书，作者 Kwindla Hultman Kramer
• Voice AI Evals，仓库 和 推文，作者 Kwindla Hultman Kramer

LLM 入门

入门级、非技术向的资源

新闻

• AI News newsletter，每日汇总来自 Discord、Reddit 和 X/Twitter 的热门 AI 讨论
• Last Week in AI 播客，每周 AI 新闻与研究的总结
• Latent Space 播客，深度内容与访谈节目
• Stratechery newsletter/播客，科技与商业战略的深度内容与新闻，许多期与 AI/实验室相关，例如 DeepSeek FAQ、Deep Research and Knowledge Value

库与工具

外面的库和工具很多，下面这些是我们在 Litefuse 用户中看到最多的

• Vercel AI SDK，TypeScript 工具包，帮助开发者用 React、Next.js、Vue、Svelte、Node.js 等构建 AI 驱动的应用。
• LiteLLM，可以把 100+ 个 LLM 当作 OpenAI GPT 模型的替代品使用，既可作为库也可作为代理。
• Instructor，用于让 LLM 输出结构化结果的库。
• 快速上手 RAG/Chain/Agent 的主流框架：LangChain、LlamaIndex、Haystack
• 搜索：Exa、Firecrawl
• 浏览：Browserbase、Browser-use
• 代码沙盒：E2B