Phind 徹底改變了開發人員尋求解決方案的方式，通過使用先進的 AI 算法分析大量數據。當您提出問題時，它會從多個資源中篩選，以提供準確、簡明的答案，包括相關範例和進一步參考資料。這不僅節省時間，還提高了編程效率，使開發人員能夠更多地專注於創作而非搜尋。無論您是在排除錯誤問題還是尋找編碼最佳實踐，Phind 確保您快速擁有可靠的信息。

Justinvarghese511的代理課程是一個結構化學習計畫，裝備開發者設計、實作與部署AI代理的技能。透過逐步教程，學員可學會設計代理決策流程、整合外部API、管理背景資訊與記憶。課程包含實作範例、Jupyter筆記本與練習，建立能自動提取資料、回應對話、執行多步任務的代理。學完後，學員將擁有一系列可用的AI代理專案與產線部署的最佳實務。

Agents from Scratch TS 是一個開源的 TypeScript 框架，示範如何使用 LangChain 從底層建立 AI 代理。它包括用於定義和註冊外部工具、管理對話記憶、將用戶輸入路由到正確的代理，以及鏈接多個 LLM 呼叫的範例程式碼。開發者可以用它來了解最佳實踐、客製化代理行為，以及整合新功能，如網路搜尋、數據檢索或自訂插件，以自動化任務或建立互動式助手。

Phind 是一個專門為開發者開發的 AI 搜索引擎。它專注於提供即時且準確的技術問題答案，對於任何從事軟件和編程領域的人來說，都是一個必不可少的工具。Phind 利用強大的 AI 語言模型，並整合網頁結果與生成式 AI，以產生全面的答案、程式碼範例和指南。通過簡化故障排除和學習過程，Phind 使開發者的生產力和效率得到提升。

AWS Sample Model Context Protocol Demos是一個開源儲存庫，展示了用於大語言模型（LLM）上下文管理與工具調用的標準化範式。包含兩個完整範例—一個使用JavaScript/TypeScript，另一個是Python—實作模型上下文協議，使開發者可以建立呼叫AWS Lambda函數、維持對話記錄及串流回應的AI代理。範例程式碼涵蓋訊息格式化、函數參數序列化、錯誤處理與可客製化的工具整合，加速生成式AI應用的原型開發。