Mistral Large 4（Le Chonk）10 月 6 日开启公开预览，10 月 27 日开放权重。本文拆解其 1.05T 总参、49B/52B 激活的细粒度 MoE、原生多模态与 1M 上下文，并梳理基准、部署显存门槛、许可证、价格和适用人群。 ...

AI Agent入门运行流程将 AI Agent 从接收用户提问到最终返回结果的整个过程，拆解为了 20 个具体步骤，展示了用户、智能体（Agent）、Agent Skills（技能）、大模型（LLM）、MCP（模型上下文协议）和工具这六个核心角色之间的协作机制。整个流程可以流畅地划分为以下五个阶段 ...

一、什么是数字员工？什么是 QoderWake？ 数字员工（Digital Employee / Waker）是 QoderWake 中的核心概念。它是一个具备以下特征的 AI 工作单元： 特征 说明 可对话 能在钉钉群聊、单聊中被 @，像真人一样沟通 有身份 可以以"钉钉用户"或"钉钉机器人"身份 ...

背景：为什么需要免费试用 计算巢 Agent 部署是面向 Agent 服务的云上部署和托管平台，帮助用户把 Agent 快速部署到阿里云，并在控制台中完成访问、连接和运维管理。 企业探索 Agent 能力时，最常见的问题不是「是否感兴趣」，而是「值不值得投入」。如果一开始就要准备完整预算、资源和开发 ...

背景：为什么 Agent 需要进入 IM 渠道 IM 渠道指即时通讯（Instant Messaging）工具中的对话入口，例如钉钉、企业微信、飞书等。用户不需要打开单独的 Agent 页面，就可以在日常聊天、群组协作或企业沟通工具中直接与 Agent 对话。 一个 Agent 即使能力很强，如果用 ...

做强化学习的人，十有八九被这几个词绕晕过：on-policy、off-policy、online RL、offline RL，它们之间到底是什么关系？ 先说结论： on/off-policy 和 online/offline 是两个独立的维度，前者看「策略」，后者看「交互」。 1两个维度各自在问什么 ...

口述工作邮件，把“识别”和“整理成稿”分开：先确认录音是否离开本机，可断网实测并查看云端识别开关；再写称呼、目的、事项、下一步四行骨架，照骨架分段口述；整理档位按速记、文档、邮件选择，去口水词不等于改书面语。口述时放慢数字日期、人名代号、否定限定，关键数字可重复。发送前只核对数字与人名等关键信息，压... ...

一文搞懂 Function Calling：大模型究竟是如何调用工具的？ 我们知道，传统的大语言模型（LLM）主要负责理解和生成文本。 但是，像 Claude Code、Codex 这样的 AI Agent，不仅能够回答问题，还可以读取文件、执行终端命令、搜索网页，甚至修改整个项目的代码。 这就引出 ...

EmbeddingGemma 2 是 Google DeepMind 发布的 740M 开放权重多模态嵌入模型，把文本、代码、图像、视频、音频投影到同一个 768 维向量空间。本文拆解它的模块化编码器与四档按需加载、MRL 向量截断（768→512/256/128 维）以及浏览器与端侧离线 RAG ... ...

有人问，既然计算器能做加减乘除，科学计算器还能算更复杂的公式，又快又准，那为什么还要学数学？同样的逻辑，现在AI能写代码了，是不是也不用学编程基础了？ 这个类比听起来聪明，但忽略了一个关键：计算器只负责执行运算，它不理解问题。你得先知道要算什么、怎么列式、结果是否合理，才能正确使用它。编程也一样，A... ...

本文深入剖析基于 MCP（Model Context Protocol）协议构建私有研发智能体的实战方案。通过 Java/Spring Boot 将 GitLab、Jenkins、K8s 封装为标准 MCP Tool 与 Resource，配合 Human-in-the-loop 人机确认机制，实... ...

介绍 InBrief 的三块信息：大厂一手动态、AI 资讯聚合和社媒讨论，以及十分钟用法、已知限制与不适合人群。 ...

一句话：Model + Harness = Agent DeepSeek 在 2026 年 8 月 13 日开源了 DeepSeek Harness（命令行 dsh，npm 包 @deepseek-ai/dsh，MIT 协议，目前是开发者预览版）。官方给的公式很短：Model + Harness = ...

让 AI 从“给建议”走到“操作工作台”：用 Termexo MCP 查询终端、向五种编程 Agent 发送指令并读取结果。本文提供三步连接流程、可复制的首次体验指令，以及任务启动和终端操控的区别。 ...

Nano Banana 2.1 更新了画质、文字渲染与多轮编辑一致性。本文从参考素材、排版约束、主体保留和逐轮检查出发，整理海报与商品图的使用流程。 ...

一个没有答案 key 的难题 智能体跑完一个几十步的长任务，交出一份表格、一份报告或改好的文件，谁来判定它对不对？短问答可以靠标准答案或单元测试，但长任务的交付物往往没法写成断言：一个财务比率可能取错了年份，一份报告可能引用了已失效的来源，而且这些错误通常藏在"看起来很正常"的成品里。 谷歌云 AI ...

以 Termexo v0.10.10 为例，讨论五种编程 Agent 的 MCP 配置生命周期、配置归属、权限与联调验收；说明追加、冲突与撤回的处理，以及各客户端不同深度的验证证据。 ...

一位62岁、从业近30年的开发者最近在评论里说，他手头大约一半的工作已经交给Claude处理。他的建议很直接：选一两个前端框架，比如Vue或Angular，再配一个靠谱的后端，比如C#，然后把这套组合练到精通。这个观点和我不谋而合。不管工具怎么变，至少在某个领域成为专家这件事，价值从来没有降低过。我... ...

Agent Loop：AI 是怎么从"一句一答"进化成"自己干活"的 如果只用一个概念来解释"Agent 和普通聊天机器人到底差在哪"，我的答案会是 Agent Loop。这篇文章想用最通俗的方式，把它讲清楚。 一个"一句一答"解决不了的问题 你跟 ChatGPT、DeepSeek 聊天的时候，交互 ...

从“会用几个 AI 工具”，到“拥有一套能反复产出价值的工作系统”。 在 AI 时代，搭建一套可复现的知识工作系统 AI 的下一阶段，不是又多了一个令人眼花缭乱的模型或应用。 真正重要的问题是：普通人、创作者和小团队，怎样把 AI 变成持续提升判断、创造和协作能力的基础设施？ 这里将记录我对这个问题 ...