EvoForge 是一个通过群体进化优化 AI Agent 的系统,强调知识共享和失败分析。它采用变异、并行测试和继承机制,使每一代 Agent 能够继承前一代的经验,从而提高效率。EvoForge 的设计哲学在于将代码逻辑与进化策略分离,并引入语义可观测性,帮助开发者明确失败原因,提升优化过程的可追溯性和复现性。
QCon会议庆祝20周年,聚焦AI从实验到生产的转变,强调系统的可生存性与失败分析。2026年议程涵盖AI工程、架构韧性及技术决策影响,探讨平台工程的投资回报。
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