六月份必读-AI-代理-仪表板等

六月份必读：AI 代理、仪表板等

原文：towardsdatascience.com/june-must-reads-ai-agents-dashboards-and-more/

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随着 TDS 的春天逐渐转变为夏天，我们的读者并没有显示出任何放缓的迹象。学习、尝试和构建仍然非常（非常）活跃。

我们从过去一个月阅读量最高的故事中得到的印象是，我们的社区一如既往地专注于尝试最新的工具，并提高日常data science和 ML 工作流程的效率。

继续阅读，了解我们六月份最受欢迎的文章汇总。如果您受到启发想要撰写关于自己的激情项目或最新发现的文章，请不要犹豫，与我们分享您的作品。我们始终欢迎新作者投稿。

如何设计我的第一个 AI 代理

为什么要在抽象层面了解代理，当从头开始（或几乎）创建一个代理就在触手可及的时候？Fabiana Clemente的文章通过提供通往代理 AI 流利的入门路线图，吸引了成千上万的读者。

如何设计我的第一个 AI 代理

使用 Python 和 Gradio 构建现代仪表板

可能比代理更不引人注目，但仪表板仍然是数据从业者日常工作的基石。Thomas Reid 的教程展示了您如何为仪表板增添现代感。

使用 Python 和 Gradio 构建现代仪表板

模型上下文协议（MCP）教程：6 步构建您的第一个 MCP 服务器

Destin Gong 的清晰易懂的指南带我们了解了 MCP 的基础知识，并拆解了构建 MCP 服务器的组件（和实际步骤）。

模型上下文协议（MCP）教程：6 步构建您的第一个 MCP 服务器

六月份的其他亮点

过去一个月最受欢迎和广泛传播的文章涵盖了相当多的领域——突出的主题包括编程最佳实践、职业转变，当然还有 AI 代理。

抽象类：数据科学家必须了解的软件工程概念，以取得成功

谷歌的 Agent2Agent (A2A) 协议内幕：教 AI 代理相互交流

一个可信赖的多代理 SQL 助手，具有人类在循环检查点和 LLM 成本控制

  • 停止构建 AI 平台，作者：Ming Gao

    当小型和中型公司在构建数据和机器学习平台方面取得成功时，现在构建 AI 平台却面临着巨大的挑战。

停止构建 AI 平台

我从数据科学转向 AI 工程：你需要知道的一切

使用 Python 进行移动应用开发

机器学习效率受到关注。

过去一个月持续引发极大兴趣的一个主题：使 ML 管道更加健壮并产生更好结果的技巧和调整。以下是三篇处理这一关键主题的顶级文章。

我在机器学习竞赛中赢得了 10,000 美元——这是我的完整策略

如何只用 10 行 Python 自动化我的机器学习工作流程

设计更智能的提示并提升你的 LLM 输出：来自 AI 工程师工具箱的真实技巧

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posted @ 2026-03-27 10:47  布客飞龙V  阅读(1)  评论(0)    收藏  举报