Bruce Wong Blog

非凡的结果始于伟大的问题.

Microsoft Foundry可观测性-Evaluation

Microsfot Foundry 系列(2)

Agent落地企业，Tracing解决”看清发生了什么”，Evaluation解决”判定做得对不对”——两者缺一不可。最近在用 Microsoft Azure AI Foundry 做 Agent Evaluation，它的价值不只是打分，而是把评估变成了工程化的质量门禁： ✅ 评估对象灵活：Agent、Model、Dataset 都能测. ✅ 数据不愁：没有黄金数据集时，Fo...

Posted by Bruce Wong on April 30, 2026

Microsoft Foundry可观测性-Tracing

Microsfot Foundry 系列(1)

如果你在做企业级的AI Agent开发，那你一定无法避免的一个问题就是：可观测性。AI Agent的开发和传统的软件开发有很多相似之处，但也有一些独特的挑战：不确定性 — 相同的输入, 不同的输出结果多步骤推理 — 链条中的一个错误会导致整个过程失败调用工具 — 即使参数正确，选择错误的工具仍然会失败 Microsoft Foundry作为一个专注于AI Agent开...

Posted by Bruce Wong on April 27, 2026

殊途同归——Vibe Coding和优秀软件工程实践

最近一直和一些团队进行Vibe Coding相关的实践和探索，有一些有趣的感受，今天有看到InfoQ上的一篇文章《Cursor 的 bug 太多了，他们直接买下一家代码评审公司来修！》，觉得和我最近的思考挺契合，就分享一下。先看一下这篇文章的几个核心内容：这笔交易相当于是把 AI 时代“创建、评审、合并代码”的最佳工具组合到了一起。这三件事里，Cursor 实际上只做了其中一件—...

Posted by Bruce Wong on December 27, 2025

用“会思考的提示”提升提示工程效率

Meta‑prompts 工具解析

最近在和一个团队一起探索在大模型AI落地中如何高效的设计提示词，每个人都学习提示词技巧固然是好，但是同样的知识不同的人学习也会有不同的效果。于是我们发现了Meta‑prompts这个好东西，今天就来聊聊如何用更聪明的AI来帮助我们生成提示词。什么是Meta‑prompts？ Meta‑prompts，又称”元提示词”，即用一个智能模型（通常更强的模型）来生成或优化另一个模型的输入提示(p...

Posted by Bruce Wong on June 15, 2025

学习如何构建高效AI Agent

Anthropic的工程师Barry Zhang在最近的AI Engineering大会上分享了《How We Build Effective Agents》的演讲，非常受用，学习之余结合自己的工作实践做了一些总结。以下是我对他演讲的内容的总结和思考。 1. 不要为任何事情都构建Agent(Don’t build agents for everything) Barry提到，Agent可以...

Posted by Bruce Wong on May 23, 2025