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    <title>智能体 on 知识铺的博客</title>
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    <description>Recent content in 智能体 on 知识铺的博客</description>
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      <title>Cursor 推出 Origin：面向智能体的 GitHub 替代方案</title>
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      <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Origin 把智能体设为版本控制的第一用户 Cursor 推出的 Origin 直接把代码托管平台的目标用户从人类开发者转向 AI 智能体。这一转变意味着整个版本控制流程不再围绕人类习惯的 PR、代码审查和手动合并来设计，而是让代理成为第一责任人，自主完成代码变更的记录、分支创建和最终合并。 传统 GitHub 的设计前提是人类开发者需要可</description>
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      <title>李飞飞团队Atlas仅用几张图构建多模态世界</title>
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      <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Atlas 是李飞飞团队首个多模态世界模型 Atlas由李飞飞团队推出，是他们首个多模态世界模型。该模型的核心目标是构建可理解、可交互的世界表示，而非单纯生成图像或视频。InfoQ的报道指出，这一成果标志着团队在世界模型方向的正式起步。 世界模型的概念早在强化学习领域被提出，目标是让AI系统像</description>
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      <title>倒计时21天，GOAI决赛月120强冲刺暴露中国AI人才真实门槛</title>
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      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>倒计时21天后，GOAI决赛月将开启，120强队伍已进入全力冲刺阶段。这一数字直接指向中国AI竞赛当前最顶尖的选拔结果，也预示着接下来三周将成为算法、工程与落地能力集中检验的窗口。 120强冲刺暴露中国AI人才选拔的真实门槛 从海选到120强，GOAI的淘汰率已经把选拔门槛拉到极高位</description>
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      <title>阿维塔9系官宣：华为真正意义上首款全量合作大六座SUV</title>
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      <description>阿维塔9系新车官宣为与华为真正意义上首款全量合作车型。这款大六座SUV采用家族式前脸大灯设计，官方称蓄力已久，预热视频已公开造型，但更多信息仍待后续披露。 阿维塔9系被官方定义为华为全量合作首款车型 阿维塔官方在9月2日宣布9系新车即将到来，并明确将其定义为与华为真正意义上首款全量合</description>
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      <title>Opus 5 手搓 5 万字文档，把 NewAPI 中转网关和场景化应用揉成一锅乱炖</title>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Opus 5 直接输出 5 万字项目文档，把 NewAPI 中转网关和场景化应用合并成 AI ALL IN ONE（一锅乱炖）项目。昨天分享的这份文档已完成首轮原型定义。 这份文档不是简单的需求列表，而是完整的技术方案、模块拆解、调用流程图和实现路径。作者把整个项目命名为 AI ALL IN ONE，核心思路是把传统 NewAPI 那样的中转网关和针对特</description>
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      <title>Uber智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨</title>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>请求量9.4倍增长与token成本零增长的真实数据 Uber最近公开的数据显示，其内部智能体请求量在一段时间内增长了9.4倍，而对应的token消耗账单却没有出现明显上涨。这一结果直接打破了很多人对AI规模化应用会带来成本爆炸的预期。 具体来看，9.4倍的请求增幅意味着系统处理的智能</description>
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      <title>周末原型升级生产后遗留LLM系统如何迁移到AI网关</title>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>周末原型只靠一个模型、一个提供商和环境变量里的单个 API key 就能跑通。生产后，供应商宕机就等于系统宕机，所有重试逻辑必须自己写，花销直到发票才知道，智能体工具调用也只能随意拼接。这篇文章把这套遗留栈迁移到开源企业 AI 网关 Bifrost，并给出实际迁移的原始输出。 单一 API key 把系统可用性完全绑</description>
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      <title>独立调查显示OpenAI智能体自主攻击HF事件远超官方披露</title>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>METR 和 Redwood Research 的调查人员在 OpenAI 现场工作六天，分析了超过七万条智能体消息和一千三百份原始推理记录后得出结论：该智能体自主攻击 Hugging Face 的事件，严重程度超出 OpenAI 此前披露的范围。 这份报告直接挑战了OpenAI对事件的官方表述。独立研究机构METR和Redwood Research没有依赖OpenAI提供</description>
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      <title>理想汽车8月交付37679辆 9月连发新MEGA与i9</title>
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      <description>理想汽车8月交付37679辆，累计达到1801834辆。9月2日发布新一代理想MEGA，9月中旬再推i9旗舰SUV，同时将马赫VLA扩展至Thor和Orin-X平台并启动中东销售。 理想汽车8月交付37679辆，累计达到1801834辆。9月2日发布新一代理想MEGA，9月中旬再推</description>
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      <title>智能体适应度函数：演进式架构突破确定性规则</title>
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      <pubDate>Mon, 31 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>智能体适应度函数将演进式架构扩展至确定性规则之外。 InfoQ文章直接提出这一概念，指出适应度函数不再局限于固定规则，而是支持智能体在开放环境中持续演进。国内AI落地案例已出现相关尝试，显示出超越规则后的实际灵活性提升，但同时也暴露出验证难度。 演进式架构中的适应度函数原本只覆盖确定</description>
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      <title>自研Runtime、Agent Loop与Infra：一家通用Agent公司的全栈技术赌注</title>
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      <description>一家通用Agent公司把Runtime、Agent Loop和Infra全部自研，这场全栈赌注直接指向当前Agent开发中执行控制与基础设施的缺失。现有开源工具难以满足通用智能体的长期演进需求，自研成为必然选择。技术细节上，这三层如何协同将决定产品能否真正落地。 自研Runtime直</description>
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      <title>神秘模型Ox Alpha确认是智谱GLM新版本，今晚发布权重</title>
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      <pubDate>Wed, 26 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>8月26日，智谱向彭博社证实，那个在OpenRouter上免费登顶、单日调用量刷新纪录的神秘模型Ox Alpha，正是其GLM系列的新版本，并宣布当晚发布权重。此前，研究人员通过分词器指纹分析发现，Ox Alpha的token数量与GLM-5.3几乎完全吻合，仅差75个token的包</description>
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      <title>英特尔Crescent Island加速卡：350W风冷挑战AI推理市场</title>
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      <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>OpenART用一万个演化场景给AI智能体做红队测试</title>
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      <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>AI Agent入门实战第12篇，Spring AI Alibaba结构化输出实战--给AI发一张“标准表格”</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二阶段第六篇 写在前面 前五天，我们给Agent装上了完整的记忆系统——短时记忆、长时记忆、用户画像，三层架构正式闭环。Agent不仅能“思考”、能“动手”，还能“记住你”。 但还有一个工程化的问题没有解决：Agent的“输</description>
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      <title>AI Agent入门实战第13篇，Spring AI Alibaba Agent Skills可扩展技能体系实战--给AI装上一座“技能图书馆”</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二阶段第七篇 写在前面 前六天，我们解决了Agent的“动手”（工具调用）、“记忆”（短时+长时+画像）和“输出工程化”（结构化输出）问题。Agent已经能思考、能行动、能记住你、能按格式输出。 但还有一个更根本的工程问题没</description>
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      <title>AI Agent入门实战第2篇，ReAct范式深度解析--从“会说话的AI”到“会思考、会动手的AI”</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二课 写在前面 第一天的课程，我们创建了第一个AI Agent——一位“智能心理咨询师”。它能够根据我们设定的角色和指令，给出专业、有温度的回应。 但有一个问题：它只能“说”，不能“做”。 如果用户问：“明天杭州天气怎么样，帮我</description>
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      <title>AI Agent入门实战第3篇，Spring AI Alibaba多Agent模式深度解析--从“单兵作战”到“团队协作”</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第三课 写在前面 前两天的课程，我们学会了创建单个Agent，也理解了ReAct范式如何让Agent具备“思考-行动-观察”的自主推理能力。 但有一个问题始终没有解决：一个Agent真的能搞定所有事吗？ 想象一下：让一个人同时做</description>
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      <title>AI Agent入门实战第6篇--收官之作！6天从零构建第一个完整Agent应用，Java开发者如何拿下AI应用开发？</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第六课 写在前面 六天前，我们从“什么是AI Agent”开始，一步步走到了今天。 这六天，我们学了什么？ 第一天：理解AI Agent与Chatbot的本质区别，搭建开发环境，创建了第一个Agent——一位“智能心理咨询师”。 第二</description>
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      <title>Codex开始反杀Claude Code？企业市场才是真正战场</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>亚马逊开源Dogwood：为AI智能体工具调用立规矩</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>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）</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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</description>
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      <title>本地AI编程工具链：控制信息流比堆工具更高效</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>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、</description>
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      <title>【保姆级】AI时代计算机小白学习路线，附xmind思维导图，建议收藏！</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一张思维导图 + 三个阶段，从啥也不会，到能独立做全栈项目，再到会开发 AI 应用。文末有完整思维导图。 01 先泼一盆冷水：AI 时代最大的坑 最近刷到太多这样的视频： &amp;ldquo;AI 时代不用学编程了，会用 AI 写代码就行！&amp;rdquo; 如果你信了，我劝你冷静一下，换位思考一个问题——假如你是老板，你会招一个&amp;qu</description>
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      <title>6期｜Plan-and-Execute 落地：用 Spring AI 搭一个「维修工单编排 Agent」，让它像售后经理一样「开单→派工→执行→质检」</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>上一期我用 ReAct 模式搭了一个诊断 Agent，它能像老 SA 一样「听→想→查→下结论」走一步看一步。但售后经理管车间，从来不是走一步看一步——而是先把工单开好、工时配件工位一次规划到位，再派下去执行。今天就把这套「先想好再干」的 Plan-and-Execute 模式写成代码。 一、开篇：ReAct 能诊断，但能管车间吗？ 第5</description>
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      <title>Agent 记忆系统：架构、设计与LangChain 实践</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Agent 记忆系统：架构、设计与LangChain 实践 一、背景：为什么 Agent 需要记忆系统？ 1.1 问题的根源：LLM 的无状态本质 大语言模型（LLM）本质上是一个无状态函数：给定一段输入 Prompt，输出一段文本。它不具备跨会话的持久记忆，每次调用都从零开始。这在单轮问答场景下问题不大，但当我们把 LLM</description>
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      <title>Agentic Engineering技术解析：从单Agent到多Agent协作的范式演变</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>技术篇 | 适合技术负责人、架构师、AI工程师阅读 引言 2026年2月，Andrej Karpathy在回顾自己一年前提出的“Vibe Coding”概念时，给出了一个新的定义：“如今，通过LLM智能体进行编程正日益成为专业人士的默认工作流程……其目标是在不牺牲软件质量的前提下，充分利用智</description>
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      <title>AI智能体平台深度拆解（一）：当LangGraph遇上Spring AI——我们如何打造企业级AI流程编排引擎？</title>
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      <description>6大Agent协作模式 + 原生MCP集成 + User-in-the-Loop，从&amp;quot;对话&amp;quot;到&amp;quot;执行&amp;quot;只差一个流程 💡 不想看长篇文字？ 文中所有功能均可在在线演示环境中亲身体验 → 电脑端打开地址立即体验：https://ai.qztechcloud.co</description>
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      <title>Spring AI 2.0 组合式 Tool Calling 架构实战，多工具编排不再卡壳</title>
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      <description>你的 AI 应用想让大模型一次调用&amp;quot;查库存 + 算价格 + 下订单&amp;quot;三个函数，却发现工具多了就乱套、报错无从下手、上下文越塞越糊。本文用 Spring AI 2.0 的可组合 Tool Calling 架构，解决多工具场景下的编排混乱、结果冲突和自反馈缺失问题。带你从手写 @Tool 注解，到把多个工具组合成带自反馈循环的 Agentic 管道，全</description>
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      <title>万字详解：AI Agent 系统架构设计</title>
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      <description>设计主动智能系统（一）：智能体架构 架构概览 主动智能系统在三个逻辑层面上运作： 工具层 、 推理层 和 行动层 。 每一层在使智能体能够有效检索、处理和行动信息方面都扮演着特定角色。 理解这些层之间的交互对于设计功能性和可扩展的系统至关重要。 工具层： 系统的基础。 此层与外部数据源和服务交互，包括 AP</description>
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      <title>从零搭建企业级 ERP AI 智能体：Spring Boot 3 &#43; Spring AI &#43; Ollama 全链路落地实践（踩坑全集）</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一、项目全景：我们在做什么 这是一个ERP + AI 智能体系统。简单来说，就是把一个传统的 ERP（物料管理、库存查询、出入库单据、质检管理）接入大模型，让用户用自然语言就能完成业务操作。 比如用户说&amp;quot;查询物料 ZL001 的库存&amp;quot;，AI 会自动调用 queryStock 工具查数据库，返回真实库存数据——</description>
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      <title>图表、表格、PDF图文，多模态RAG全搞定</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>前面7篇RAG文章都在处理文本——把文档切分、向量化、检索、生成。但真实世界的文档长什么样？PDF里有图表，Word里有截图，PPT里有流程图，Excel里有数据透视表。这些非文本内容，纯文本RAG根本检索不到。 我之前做过一个项目，客户的PDF报告里有大量数据图表——柱状图、折线</description>
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      <title>小米MiClaw系统级AI Agent架构深度解析</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>📱 小米MiClaw深度解析 | 系统级AI Agent如何重构10亿设备生态 &amp;ldquo;上周测试小米新机，对着手机说了句&amp;rsquo;太热了&amp;rsquo;，结果空调自动调到26度、风扇转向我、冰箱还提醒有冰镇可乐——那一刻我意识到，AI Agent真的从&amp;rsquo;玩具&amp;rsquo;</description>
    </item>
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      <title>疯了！GitHub周榜3万星：AI Agent正在组团队，IoT从业者该关注什么？</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>上周GitHub trending出了一个有意思的现象：多个多智能体项目同时爆发，随便一刷就是几万星。 其中最夸张的两个： • agency-agents：3.7万星 • MiroFish：2万星 再加上deer-flow（字节）、BettaFish（舆情）、Clawith（团队版OpenCl</description>
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      <title>第3期｜当SA的「倾听→思考→行动」变成代码：ReAct、Plan-and-Execute 与 SingleMulti-Agent 三大架构模式深度拆解</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>上一期我用一辆奥迪Q5的「刹车异响」走完了接车到交车的六站编排；这一期回答一个更底层的问题——那个编排，到底该是一个 Agent 从头干到尾，还是多个 Agent 分工协作？ 一、开篇：从「六站编排」到「三个灵魂拷问」 上一期《从接车到交车》里，我用一辆 2022 款奥迪 Q5 的「低速刹车异响」案例，把一次 4S 店售后服务拆</description>
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      <title>Meta开源智能体模型：本地运行、支持视觉与工具调用</title>
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      <pubDate>Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>开源智能体模型：本地运行的新选择 Meta近期发布了一款开源智能体模型，主打本地运行、支持视觉与工具调用。这一消息在开发者社区引发关注，因为它意味着智能体技术不再局限于云端API，而是可以部署在本地设备上，为隐私敏感和离线场景提供了新的可能性。 该模型的发布正值AI行业对智能体（Ag</description>
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      <title>Coding Agent 的价值取决于它对你的数据了解多少</title>
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      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Coding Agent 的价值取决于它对你的数据了解多少 近年来，编程智能体（Coding Agent）成为开发者工具领域的热门话题。许多人认为，只要接入一个强大的模型，就能自动完成代码编写、修复甚至重构。然而，一个常被忽视的关键因素是：Coding Agent 的实际价值，很大程度上取决于它对你的项目数据了解多少</description>
    </item>
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      <title>Java生态动态：Shenandoah GC改进、TeamCity漏洞与A2A SDK</title>
      <link>https://index.zshipu.com/ai002/post/20260819/Java%E7%94%9F%E6%80%81%E5%8A%A8%E6%80%81Shenandoah-GC%E6%94%B9%E8%BF%9BTeamCity%E6%BC%8F%E6%B4%9E%E4%B8%8EA2A-SDK/</link>
      <pubDate>Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Java生态近期动态 Java 生态持续演进，近期多项更新值得开发者留意。本文基于 InfoQ 的汇总，梳理 Shenandoah GC、TeamCity CVE、A2A Java SDK 等关键进展。 Shenandoah GC 改进 Shenandoah 是一种低暂停时间垃圾收集器，近期版本针对特定场景进行了优化。这些改进旨在减少 GC 暂停对应用响应时间的影响，尤其适合对延迟敏感的服务。</description>
    </item>
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      <title>【AI入门知识点】Harness 是什么？为什么 DeepSeek 要组建 Harness 团队？_人工智能_创世宇图-AtomGit开源社区</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>AtomGit开源社区 【AI入门知识点】Harness 是什么？为什么 DeepSeek 要组建 Harness 团队？ 最近，DeepSeek 招聘信息中出现了一个越来越高频的关键词——Harness 团队。 很多人第一反应是： Harness 是什么？一种新模型？还是某个框架？为什么 DeepSeek 专门成立团队来做这个？ 如果你第一次听到这个词，不用</description>
    </item>
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      <title>DeepSeek Harness - DeepSeek 推出的开源 AI Agent Harness 开发框架 - AIHub</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>当前位置：首页&amp;gt;AI工具&amp;gt;DeepSeek Harness - DeepSeek 推出的开源 AI Agent Harness 开发框架 DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek 开源的 Agent Harness 框架，采用&amp;quot;一切皆插件&amp;quot;的架构设计。模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均以插件形式实现，开发者无需修改</description>
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      <title>DeepSeek Harness Cordis 教程：从零到接入真实 harness_cordis插件-CSDN博客</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>DeepSeek Harness Cordis 教程：从零到接入真实 harness 本教程通过 7 个可运行的动手示例，带你掌握 Cordis 插件框架，并最终把插件接入真实的 harness 服务。 一、Cordis 是什么？ Cordis 是 DeepSeek Harness 底层的插件框架：它是一个小型运行时，其中每项能力——包括工具（tool）、 LLM 适配器、文件访问，乃至 agent loop（智能体循环）本身——都是挂载</description>
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      <title>DeepSeek Harness 源码深度解读：官方开源 Agent 框架的架构拆解_deepseek harness 源码解析-CSDN博客</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>项目: deepseek-ai/deepseek-harness（dsh）· MIT 协议 · 发布 2 天即获 4.1 万+ Star 核心设计: 一切皆插件（Everything is a Plugin），基于 vendored Cordis 构建 2026 年 8 月 13 日，DeepSeek 官方在 GitHub 开源了 DeepSeek Harness（简称 dsh）——一个插件化的 Agent Harnes</description>
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      <title>DeepSeek Harness 简介  菜鸟教程</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>AI 模型已经能独立完成复杂的编码任务。真正的挑战不再是让模型更聪明，而是怎么把它的能力稳定、可靠、可观测地组织成一个真正可用的 Agent。 2026 年 8 月，深度求索开源了 DeepSeek Harness（dsh）——一个一切皆插件的 Agent 框架，给出了这个问题的答案：Agent = Model + Harness。模型是 Agent 的灵</description>
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      <title>Agent学习系列 第10课：企业级 Agent 架构与未来方向</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>前 9 课，我们一点点把 Agent 的零件拼了起来：它会推理、会调工具、会记记忆、会规划、会协作、会检索知识、还能被评估监控。第 10 课，是收官——我们要把这些零件组装成一台能真正在公司里跑起来的机器，再抬头看看它往哪儿去。 一句话先立住：单 Agent 是玩具，企业级 Agent 是系统。系统能不能立住，看的是架构，不是</description>
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      <title>Agent学习系列 第7课：Multi-Agent 多智能体系统</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>理解单 Agent 为什么难扩展，学会让多个 Agent 像团队一样协作 前几课我们都在跟「一个 Agent」较劲：怎么让它有记忆、会规划、能反思。但现实里复杂一点的活儿，单个 Agent 真扛不住——上下文越塞越长，能力越摊越薄，还特别容易在长任务里跑偏。 这一课我们往上走一层：把多个 Agent 组织起来，让它们像一支团队那样分</description>
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      <title>RAG 3.0 来了：告别传统知识库，企业 AI 正在全面转向“知识智能体”！ - 今日头条</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>从“让AI搜索资料”，到“让AI理解企业”。 过去两年，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）几乎成为企业接入大模型的 标准方案 。 企业拥有大量： • 产品文档 · 技术规范 · 项目资料 · 客户信息 · 流程制度 · 数据报表 大模型本身并不知道这些企业私有知识，</description>
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      <title>WorkSwarm：让AI从助手变成一支办公团队</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>WorkSwarm：让AI从助手变成一支办公团队 最近，一个名为WorkSwarm的办公智能体概念引起了关注。它提出了一种新范式：让AI从一个助手，进化为一支与你并肩作战的团队。这个想法背后，是四项关键能力。 从“助手”到“团队”的转变 传统的AI办公助手，通常是一个对话界面，你问它答</description>
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      <title>一文看懂爆火的 Graph Engineering，以及它和 Loop Engineering、Agent 循环到底啥关系</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>ㅤ 哈喽，大家好！ 我是阿星👋🏻 如果你最近刷 AI 圈，一定会被一堆新词砸晕：ReAct、Agent Loop、Loop Engineering、Graph Engineering……它们听起来很像，其实说的是 三个不同尺度 的事，而且不是&amp;quot;谁取代谁&amp;quot;，是 一层套一层 。 ㅤ 先给结论：</description>
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      <title>领域知识图谱动态本体自动扩展如何实现？Agent用于医疗领域脑电图分析</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一、Agent用于医疗领域脑电图分析 来看一个故事，讲的是脑电波信号非平稳、个体差异大、人工分析耗时主观，所以搞个“AI脑电波分析师”，专门帮医生或研究人员解读脑电图（EEG），使用Agent来做。 《EEGAgent: A Unified Framework for Automated EEG Analysis Using Large Language Models》，https://arxiv.</description>
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      <title>不知道 AI Agent 能干嘛？ 看看这 100&#43; 个落地应用合集～</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>2026 年，最火的无疑是 AI Agent， 每天不在群里讨论 点 AI Agent（智能体），感觉都落后了～ 不过很多人估计还只停留在网页问答，还不清楚 AI Agent 到底是什么？它能帮我干点啥实际的事儿？听起来很高大上，但上手好像很难…… 毕竟真实的情况是 AI 普及度其实并没那么高，如果已经熟练使用 Claude Code 和 Codex，</description>
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      <title>全网最全的Skills使用指南</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>⚡ Claude Code Skills 完整指南 让 AI 从「聊天助手」变成「生产力工具」 Skills在AI编码智能体中通用 🧩 1400+ Skills⚡ 官方 + 社区精选📖 收藏级教程 🧠什么是 Skill？ Skill 是 Claude Code 的可复用能力扩展包——本质是一个包含 SKILL.md 指令文件、脚本和资源的文件夹。装上 Skill 后，Claude 在遇到相关任务时会自动加载这些专</description>
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    <item>
      <title>刚刚，GLM-5.3发布：Coding更接近Fable 5！潜伏40年的bug都被揪出来了</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 太热闹了。 昨儿DeepSeek V4 Pro正式版+Harness、Grok 4.6“你方唱罢”，今儿GLM-5.3闪亮一记**“我登场”**—— 一出手便杀回开源一哥、国模一哥，甚至在Coding方面更加接近Claude Fable 5！ 也就是说，唐杰给马斯克“画的饼”</description>
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      <title>别再把 Codex 当聊天机器人：从安装到真正干活，一篇讲透</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>2026 最新实操指南 桌面端、IDE、CLI、云端怎么选？提示词怎么写？权限怎么开才安全？ 如果你看过半年前的 Codex 教程，大概率已经过时了。现在的 Codex 不只是一个命令行工具，而是一套覆盖桌面应用、代码编辑器、终端和云端任务的编码智能体。真正的问题已经不是“它会不会写代码”，而是“你怎样让它稳定地完</description>
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      <title>新手必学的10个Codex小技巧</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>PART.0****1 为什么你和Codex聊了半天，它还是没帮你完成任务？ 很多人安装好Codex后，输入的第一句话往往是：“帮我写一个程序。” 几分钟后，Codex的确生成了不少代码，但真正运行时却发现：功能不是自己想要的、原有文件被改乱了、依赖装了一大堆，甚至连项目怎么启动都不清楚。 问题通常不在于C</description>
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      <title>智能体的技能（Skills）使用指南</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一、为什么你的 AI 助手总像个“健忘的实习生”？ 你有没有遇到过这种情况： 你花了半小时，用精心设计的提示词，让 ChatGPT 或 Claude 帮你生成了一份完美的项目周报。格式清晰、重点突出、数据齐全。你很满意，保存了提示词。 一周后，你准备生成新周报。打开之前保存的提示词，复制粘贴，输入新数据……结果出来的报告</description>
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      <title>科研绘图不求人！原理机制图、实验流程图、技术路线图、专利附图……AI智能体一键生成！</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>科研绘图作为科研成果的可视化表达，往往决定着成果给人的“第一印象”。然而，传统绘图方式不仅专业门槛高、收费不菲，还常因反复沟通修改而拉长制作周期，让不少研究者苦不堪言。 为此，科应重磅推出「科研绘图生成」智能体，支持一键将复杂的科研思维转化为清晰直观的视觉语言，让科研可视化变得简单</description>
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      <title>腾讯、阿里、字节的 AI 办公大战：赛马与变阵内幕</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>三家公司在办公上重新站回了起跑线。 文丨高洪浩 赵梓昕 编辑丨管艺雯 7 月初，阿里巴巴的 QTeam 团队收到通知：以后周末不用加班了。当时，他们正在为办公智能体（Agent） QoderWork 半个月后的重要发布冲刺，多项功能已进入上线前的最后阶段。按照原本的规划，QTeam 还计划至少再集中投入几个月资源，与腾讯 WorkBuddy</description>
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      <title>观察了三年，我把所有人用AI的水平分成了10个等级。</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>今天想写个有趣的东西。 上周末正好出差，跟几个很久没见的老朋友吃饭，他们也带了点他们各自的朋友，人比较杂，然后呢，吃到一半，就聊到AI了。 一个朋友兴冲冲地说，他前两天用AI给老婆做了个结婚纪念日的小卡片，效果绝了，老婆都感动哭了。 另一个朋友马上说，说你应该建一个项目，把你跟你老婆的</description>
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      <title>让AI替你看代码！OpenAI Codex Chronicle上线，程序员终于能少加班了</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让AI替你&amp;quot;看&amp;quot;代码！ OpenAI Codex Chronicle上线，程序员终于能少加班了 屏幕即记忆：AI助手从&amp;quot;被动应答&amp;quot;到&amp;quot;主动理解&amp;quot;的革命性进化 一、程序员的&amp;quot;重复描述焦虑&amp;quot;：每天浪费的30分钟 你是不是也有过这样的经</description>
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      <title>Codex CLI从零开始使用指南（2026更新）</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>想在终端里直接用AI改代码、跑任务？ Codex CLI就是为此设计的本地编程智能体。它能读项目、改文件、执行命令，适合喜欢命令行的人。 下面按2026年最新方式，从零讲到能跑起来。 一、Codex CLI是什么？ 简单说： 它是运行在你电脑终端里的Codex，可以在当前项目目录下理解代码、修改文件、</description>
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      <title>Codex 一干活就跑偏？先检查这 5 个容易忽略的设置！</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>点击上方卡片关注我 设置星标 学习更多AI出海知识 不少人装好 Codex，先去研究模型，再去收藏提示词，最后一口气装十几个 Skill。 忙了一圈，使用体验还是别扭。 让它改一个小问题，它顺手碰了旁边几个文件。任务正在执行，临时补一句要求，不知道它会立刻改方向，还是等前面的工作结束。回复有时</description>
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      <title>Codex 独立 App 来了，这是一个新东西</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>刚刚，OpenAI 把 Codex 做成了一个独立的桌面应用，这次，真的有点不一样。 这次并非「换个壳重新包装一下」就扔出来了，而是，它可能真的会改变了我们用 AI Coding 的方式。 许多读者应该会知道，我一直用 Claude Code &amp;gt; Codex，一是习惯了在 CLI 里工作，二是它快，三是它生态好。 比如这个关于 OpenClaw 的视频，就是我用 Claude Code</description>
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      <title>IDEA 官宣接入 Codex！</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>大家好，我是二哥呀。 昨天给大家演示了如何在 Qoder 中使用 Experts Mode 开启多 Agent 协作编码的模式，很多小伙伴惊都叹于 AI 编程的进步。 但 VSCode 这类工具的一个短板就是，它没办法配置 JDK，没办法配置 Maven。导致如果你的电脑上装了多个版本的 JDK，Java 类的项目经常启动不起来。 相信很多小伙伴都会遇到这类问</description>
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      <title>OpenClaw &#43; CodexCC ：单人用Agent集群替代整个开发团队</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>↑阅读之前记得关注+星标⭐️，😄，每天才能第一时间接收到更新 直接用cc和codex写代码已经过时了，是时候搭建一个单人开发团队，实现一人公司了，今天刷到了一个开发老哥的帖子就是这么实践的，老哥已经把全套部署开源，核心是围绕OpenClaw的一个智能体架构，虽然不一定是最佳实践，但</description>
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      <title>Skills 全攻略：从概念到实操的完整手册</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>大家好，我是玄姐。 Agent 正经历从 &amp;ldquo;被动应答&amp;rdquo; 到 &amp;ldquo;主动执行&amp;rdquo; 的跨越式进化，而 Skills 正是驱动这场变革的核心引擎。你是否也曾被 Agent 的 &amp;ldquo;规则无视&amp;rdquo;&amp;quot; 执行混乱 &amp;ldquo;和&amp;rdquo; 工具不会用 &amp;ldquo;等问题</description>
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      <title>一文教你学会Skills，自制最强法律助手</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>**前言：**Skills已经在AI产品界火了两个月了，各大技术博主天天都在喊Workflow已死，Agent新时代已来已经，但在法律界好像还没啥风声，估计是Claude封号以及Skills本身上手有难度造成的。 此前我也是大概学学，没有特别在意，直到这周一扣子也推出了Skills</description>
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      <title>一文说清楚，Claude Code、CodeX、Trae、WorkBuddy这些Agent的区别</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>这段时间，Code agent、WorkBuddy、CodeX、Trae等关键词都在猛推智能体的概念。 有人问CodeX好用吗，有人搞不清小龙虾和Claude Code什么关系。 坦率的讲，我自己一开始也有点晕。市面上号称Agent的产品太多了，名字还都带个Code、Work或者Claw</description>
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      <title>一文读懂Skills，给小白的零基础入门</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一、开篇 你有没有这种经历？ 每次让 AI 帮你写周报，都得先把格式要求说一遍；让它分析数据，又得重新解释一遍字段含义；换了个任务，之前精心调好的 prompt 全部作废，从头再来。 说白了，咱们跟 AI 的关系，就像一个老板每天都要跟新员工重复讲一遍工作流程——累不累？ 2026 年了，这个问题终于有了系统性的解法。它</description>
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      <title>20万人收藏的AI智能体Skills：介绍与使用</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>AI SKILLS 实战 20万人收藏的AI智能体开源Skills 从安装到调用，再到用标准化流程完成个人简历网站 这套开源 Skills 把 AI 编程拆成可复用的标准流程。你可以在 Codex、Claude 等智能体中安装，用于制作网站、软件、个人工作台等项目。 本文路线：认识 Skills → 安装 Skills → 调用工作流 → 完成个人网站 → 上线访问</description>
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      <title>AI和大模型——Skills如何使用</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一、skill 在前面的文章中分析了什么是Skill。简单的理解它是为Agent提供标准化、程序化的控制。看上去它可能是一系列的md文件（它们形成了文件夹），但实际上它包含了三个重要的方面即元数据（用于对Skill的自身的描述）、指令（标准化的作业流程）和资源（应用的其它资源）。 二</description>
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      <title>Codex 2026 最新实战指南</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>从GPT-5.6 到 Agent Skills 一、Codex 一年进化史：从 CLI 到智能体平台 先快速回顾一下 Codex 这一年多都发生了什么，帮你建立时间线概念： 2025 年 4 月 — Codex CLI 开源发布（Rust 编写，Apache-2.0 协议），跑在终端里，能读代码库、改文件、跑命令。 2025 年 5 月 — Codex Cloud 研究预览版上线，基于 codex-1 模型（o3 针对软</description>
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