关于 AI 工程、多智能体开发和 SaaS 的视频。

用多智能体系统自动化一个受监管的应用

一个受监管的应用，成本很少花在敲代码上。花在岗位上：七个阶段，七次交接，每个人都在等上一个人。花在文档上：最后才写，凭记忆写，谁还在就谁写。花在审计上：一个当时不在场的人，要还原出谁验证的、谁决定的、证据是什么。

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软件结束了, 当代码不再稀缺，什么会变得稀缺？

2026 年 10 月，一个开源项目在 GitHub 上一天之内拿到两万颗星。同一个月，一位开发者用 AI 一周克隆了七个 Adobe 的软件。再往前，五月，Outreach 前 CEO 在全球最大的 SaaS 大会门口挂出一条横幅：Software is over。

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如何构建由 AI 智能体驱动的 SaaS ?

通过 Symfony 表单和 AI 智能体完成同一套视频工作流程。应用技能准备封面、英语、法语、德语、意大利语和西班牙语字幕，以及标题和描述，然后上传文件、保存未发布的草稿，并读取结果进行核对。项目包含 Docker 部署包。WebMCP 仍处于实验阶段，需要兼容的浏览器和智能体客户端。

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如何构建SaaS平台的副驾驶

大多数客服机器人都在瞎猜，这个不会。5 分钟讲清楚：如何构建一个只读、只凭证据回答并始终标明引用的 AI 支持副驾驶。演示对象是…

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别再浪费 AI 编程 Token 了：选对工具

你的 Claude Code 和 Codex 的token用得飞快，但"浪费 token"从来不是一个原因，而是五个。这期视频把 RTK、Serena、codebase-memory-mcp、Context…

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如何避免用完 Claude Code Pro 和 OpenAI Plus套餐的 Token 额度

如果你的 Claude Pro 和 OpenAI Plus 每周配额总是烧得太快，解决办法是两个模型：把大约八成的工作交给 Claude Code 的 Sonnet 5 和 OpenAI 的 Codex Luna，两者都配合 medium 或 high…

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让你的 RAG 真正在生产环境里跑起来

一段简短实用的讲解，讲清楚到底是什么让检索增强生成（RAG）系统在生产环境里真正好用，而不只是演示好看。五条来自真实生产经验的教训。

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如何判断你的 RAG 是否真的可以上线｜第 16 课

在 RAG Formation 第 16 课中，我们收尾整门课程，把你测量到的一切转化为一份按优先级排序的实施待办清单和试点计划。

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RAG 安全：在线测试租户边界｜第 15 课

在 RAG Formation 第 15 课中，我们转向安全——防止聊天机器人向错误的用户暴露文档，或泄露机密与客户数据。

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RAG 流水线里唯一真正的成本调节杆：--graph-topk｜第 14 课

在 RAG Formation 第 14 课中，我们审视可靠性背后的数字——响应时间、词元成本、图谱调用，以及追踪这些指标所需的运营可见性。

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RAG 可靠性：把故障限制住，并诚实地降级｜第 13 课

在 RAG Formation 第 13 课中，我们设计当某个依赖宕机时，RAG 系统应该如何反应——Qdrant、Meilisearch、图索引、嵌入服务、补全调用、Redis。

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为什么引用数量不等于引用支撑｜第 11 课

在 RAG Formation 第 11 课中，我们把引用从装饰变成一份可测试的证据契约。