当初学专业的笔记还在吗？相信大部分人都没保留，而能力在不断积累和更新，关注和思考的角度在变化，在AI蒸馏我们的同时。也可以用AI的能力，去蒸馏一下魔幻的职场。 ...

信息化数字化智能化，十年前的说法在逐步兑现。最后回到一个灵魂拷问：当业务运营更加高效。组织间的协作更加流畅，企业究竟想去拓宽市场，还是手起刀落降低成本？ ...

Agent 底座很容易走向“大而全”：模型、工具、记忆、渠道和界面全部互相依赖。DeepSeek Harness 的插件化思路提醒我，扩展能力的关键不是不断改核心，而是让核心保持小，让变化通过清晰协议接入。 “一切皆插件”的前提是协议稳定 模型 Provider、工具、记忆后端、事件处理器和界面都可 ...

实测：WorkBuddy自动发小某书，账号差点违规 我替大家试过了：现阶段，不建议用 WorkBuddy 自动发布小某书。 前几天我做了一个实测：让 WorkBuddy 通过自动化浏览器完成小某书内容发布。结果没过多久，账号就收到了“疑似使用第三方工具或脚本自动浏览、查看或发布内容”的违规预警。 我 ...

清华、浙大与美团 LongCat 团队合作的 AgentOPSD，目前挂在 Arxiv 26.08 上，做的是长程多轮 Agentic RL 里的回合级信用分配。可验证奖励的 RL 只在整条轨迹结束时给一个稀疏的 0/1 信号，GRPO 这类方法把轨迹级优势均匀广播到每个 token，无法把成败真正 ...

专题讲义：AI 为什么算不出你的“言外之意”？——揭秘 0.93 的数学天花板主讲人： 高级人工智能教育专家与认知科学课程设计师 课程核心： 从语用学与信息论视角，深度拆解大模型在理解人类真实意图时的逻辑局限。1. 课首导入：文字背后的“幽灵”指令在认知语言学中，我们区分语义学（Semantics） ...

本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境，依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡，手把手讲解 MiniMind 轻量大语言模型从零搭建、数据集部署、全流程训练、可视化Web服务搭建及GGUF格式量化的完整实操方案。全程摒弃复杂高阶封装，基于原生 PyTorch 实现，适配个人开发者、人工智... ...

Coding Agent 的难点从来不是“生成一段代码”，而是在陌生仓库中理解约束、找到正确修改位置、控制变更范围并证明结果可用。Claude Code 代表的终端型 Agent，把这套过程放进了真实开发环境。 先理解仓库，再动手 可靠流程通常从读取项目说明、目录、依赖、测试命令和 Git 状态开始 ...

2026年学习AI Agent的Top 5书籍推荐以下是2026年学习Agentic AI的5本最佳书籍，以及配套的推荐课程，帮助你进行主动学习。这份清单涵盖了Agentic AI的理论知识，以及构建AI Agent来自动化实际任务的实用技巧。1. 《The Agentic AI Bible》（作者 ...

大家好，我是 Java陈序员。 最近的 DeepSeek Harness 可以说是十分火热，很多人都想安装体验一下。但是 DeepSeek Harness 依赖 Node.js 环境，需要手动安装 Node.js 环境、敲命令行启动。 对于一些不是很懂技术的普通用户来说，安装过程中常常会遇到依赖报错 ...

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic开源的标准协议，统一了AI模型调用外部工具的方式，就像USB-C统一了充电接口。本文从原理到实战，30分钟教你搭一个MCP Server，附代码示例和常见踩坑。 ...

用了16年的OneNote和SecureCRT，为何迁到Obsidian与Tabby？老工具稳但接不住AI，开源可插拔，迁移又被Agent摊薄成本。 ...

北航的工作 Mem2Evolve 发表于 ACL 2026，提出了一种全新的智能体自我进化范式，把"能力扩展"与"经验蒸馏"两个过程耦合起来，实现更稳定、更高效的智能体持续进化 背景 LLM 智能体在各类应用中已取得显著成功，研究者们不再满足于静态的任务特定系统，而是开始追求能够自我进化的智能体。然 ...

2026年具身智能全面爆发：VLA模型让AI同时拥有眼睛嘴巴和手，τ0-VLA装思考系统，NeuroVLA类脑三层架构20ms响应，Dyna-2确立物理AI Scaling Law。人形机器人从实验室走进工厂。 ...

Pi是Flask作者打造的极简AI编程Agent，9.8万Star MIT开源，默认只有4个工具。Databricks实测成本只有Claude Code一半，质量基本一致。四层架构+Extension机制，给原语不给功能。 ...

“自我进化型 Agent”听起来像模型会自行升级，但 Hermes Agent 给我的更实际启发，是把长期变化放在分层架构中管理：运行时完成当前任务，记忆层保存经验，技能层把反复成功的方法沉淀下来。 三层各自解决什么 运行层负责理解目标、选择动作和处理工具结果；记忆层保存任务轨迹、偏好与反馈；技能层 ...

个人 AI 助理真正困难的地方，不是接入一个聊天模型，而是同时面对多个消息渠道、长期身份、工具权限、后台任务和插件生态。OpenClaw 这类项目的价值，在于展示了一个 Agent 产品怎样被拆成可以长期演进的系统。 渠道层与 Agent 核心要分开 用户可能从网页、桌面端、聊天软件或语音入口发起请 ...

当 Agent 只有“模型决定工具，工具返回结果”这一条循环时，普通 AgentExecutor 已经够用；当流程出现分支、审批、并行、暂停恢复和失败补偿，状态图会比隐藏在 Prompt 里的流程更可靠。 图把控制流显式化 LangGraph 用节点表示计算或动作，用边表示跳转，用 State 保存 ...

Cloudflare Agents Week 2026开源项目，给AI Agent一台持久化的电脑：SQLite虚拟文件系统+可插拔执行后端，AI可自主跑bash、写文件、发布代码仓库。 ...

GitHub 4.4万Star开源AI虚拟伴侶AIRI，受Neuro-sama启发，支持实时语音聊天、Minecraft/Factorio游戏陪玩、Live2D/VRM虚拟形象，完全自托管数据不出本地。 ...