英特尔Crescent Island加速卡：350W风冷挑战AI推理市场
在Hot Chips 2026大会上，英特尔揭开了Crescent Island加速卡的面纱：350W风冷、PCIe Gen5 x16接口，最高可选480GB LPDDR5X内存，专攻AI推理。这款产品能否在NVIDIA和AMD的夹击中撕开一道口子？ Crescent Island是什么：规格与定位 Crescent Island是英特尔新……
OpenART用一万个演化场景给AI智能体做红队测试
OpenART 在 10,000 个不断演化的环境场景中对有状态 AI 智能体进行红队测试，这一数字是传统安全测试规模的百倍以上。这项研究揭示了一个关键问题：当前智能体在动态环境中的漏洞率远超静态测试的预期，而 OpenART 的方法正在重新定义 AI 安全评估的边界。 为什么静态测试无法捕捉智能体的真实风险 传统的红队测试通常依赖静态的……
知识图谱实战（三）：图查询调用与 GraphRAG（完整代码）
知识图谱实战（三）：图查询调用与 GraphRAG（完整代码） 图谱建好了怎么用？三层用法：Neo4j Browser 手动查、Python API 封装调用、和 LLM 结合做 GraphRAG（把图谱当"资料库"让大模型基于图谱回答）。这篇给完整可运行代码，收尾"采集→构建→调用&q……
本地AI编程工具链：控制信息流比堆工具更高效
给AI编程智能体加更多工具，并不会让它更高效。在重度使用OpenCode和Claude Code之后，我转而专注于控制流入智能体的信息流：先搜索再读文件、在文本/结构/语义搜索间做选择、削减命令输出的噪音、保持会话聚焦、设定明确的停止规则。这套本地工具链（Headroom、RTK、……
本体智能体实战设计指南：从0到1搭建企业级可信Agent（工程落地版）
本体智能体实战设计指南：从0到1搭建企业级可信Agent（工程落地版） 本文为《本体智能体》系列实战篇 上篇科普：告别AI幻觉！本体智能体：企业级可信AI的新一代底座 标签：#本体智能体 #可信AI #本体工程 #AI智能体落地 #知识图谱 很多团队看懂了本体智能体的价值，却卡在落地环节： 先开发……
从 Claude Code 切到 Pi：速度真香，但坑也不少
Pi 在掘金热榜排第一，GitHub 94K+ Stars，我把它从 Claude Code 换成了主力工具，跑了几天，速度确实快，但坑也没少踩。 为什么 Pi 能冲上热榜第一？ Pi 的 GitHub 仓库已经积累了 94K+ Stars，这个数字在开发者工具里相当惊人。掘金热榜第一的位置，说明它不只是在小圈子流行，而是触达了主流开发者。爆火的原因，……
亚马逊开源Dogwood：为AI智能体工具调用立规矩
当AI智能体调用工具时，参数格式错误、权限混乱、日志缺失等问题频发，导致开发效率低下甚至安全事故。亚马逊云科技近日开源了Dogwood，一个为AI智能体工具调用立规矩的框架，试图终结这种混乱。 工具调用为何成为AI应用的阿喀琉斯之踵 AI智能体的核心能力在于调用外部工具——从查询数据……
Spring AI 2.0 实战：从 ChatClient 到让 AI 调用你的代码
摘要：ChatClient 怎么用、多模型怎么配、上下文怎么记、怎么让 AI 调你的代码——Spring AI 2.0 官方能力一条线串起来，看完就能动手 上一篇文章我写 Spring AI 2.0 入门，有人可能问： “跑通了，但只会 chatClient.prompt().call() 这一招。多模型怎么配？对话怎么记住上下文？让 AI 调我的业务方法怎么搞？能不能串起……
Spring AI 2.0 入门：20 分钟写出第一个 AI 应用
摘要：Java 程序员想接大模型，别自己写 HTTP 请求了——Spring AI 2.0 让这一切像写 CRUD 一样简单，还能让 AI 用上你的业务工具 前阵子朋友问我： “我想在项目里接个大模型做个智能客服，是不是得自己用 HttpClient 调 OpenAI 的 API？还要处理流式响应、JSON 解析、多轮对话上下文……想想就头大。&rd……
Codex开始反杀Claude Code？企业市场才是真正战场
一位开发者用 Codex 替代 Claude Code 一周后，发现自己的编码效率提升了 30%，而这一变化并非个例。在 AI 编程助手市场，Claude Code 曾以强大的代码理解和生成能力占据优势，但 Codex 正凭借更快的迭代速度和更精准的上下文处理，开始“反杀”。这场竞争的关键，或许不在个人开发者，而在企业级市场。 一周实测：Cod……
