13 days ago
- 微软推出的基于 Go 的 TypeScript 7.0 移植版显示出显著的性能改进，构建时间提升了大约十倍。
- Go 语言优先考虑可读性和可维护性而非可编写性，这使其成为 AI 辅助开发的理想选择，因为可读性对人类和机器都至关重要。
- 尽管 Python 和 TypeScript 因生态系统和与大型语言模型的流畅性在 AI 领域很受欢迎，但它们面临运行时安全、依赖管理和隐藏复杂性等挑战，这些阻碍了长期智能体系统的发展。
- Go 因其编译特性、安全性和适用于生产服务而非脚本的特点，在智能体工具（如 Ollama、Weaviate、Temporal）的基础设施中备受青睐。
- Go 的快速编译、确定性依赖处理和静态类型能早期捕获错误，相比 Python 或 TypeScript（错误可能在运行时出现），减少了迭代成本和 API 浪费。
- Go 的长期兼容性承诺确保了代码的稳定性，这与 Node.js 等快速迭代的生态系统不同，减少了智能体训练的过时和返工。
- Rust 是 Go 的补充，但由于编译时间较长、重构复杂和可读性挑战影响智能体迭代效率，它不太适合智能体开发。
- Go 的极简和明确设计减少了 AI 环境中的干扰和令牌冗余，提高了准确性，并使更小、更便宜的模型能有效处理任务。
- Go 的内置工具（如 gofmt、go test、go build）提供了一个简化的软件开发生命周期平台，在智能体工作流中迭代速度、部署可靠性和成本效率方面带来了叠加优势。
- 建议在智能体系统和基础设施层默认使用 Go，以补充 Python 的机器学习生态系统，只有在特定需求（如关键库、性能）需要时，才选择替代方案。