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小白也能学会，一文读懂AI Agent
AI Agent是什么？借用百度李彦宏的一句话：“在人类信息技术变革的不同历史时期，应用出现的样貌也不一样：在PC时期，它是一个个的软件和网站；在移动时期，它是一个个的APP和可被关注的账号；在AI时代，应用主要的形态就是智能体AI Agent”，在未来的领域，AI Agent 将成为连接人与数字世界的核心载体。本文将从AI Agent的发展，主要框架和构成，实际应用场景，如何构建AI Agent…- 8
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既生function calling何生MCP？一文全方位了解MCP
了解MCP之前，我们先来回顾一下AI Agent，需要具备什么样的能力，达到什么样的智能程度，才可以称为一个Agent。AI Agent概念AI Agent 是能主动解决问题的智能程序，核心在于 感知→决策→行动→学习 的闭环。未来它会像水电一样渗透到所有数字场景中，成为每个人的“智能伙伴”。上图可简单划分为 Agent = LLM + 规划技能 + 记忆 + 工具使用，其中 LLM 扮演了 Ag…- 4
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Google AI Mode 上线，对SEO的影响你准备好了吗？
在上个月，Google2025年I/O开发者大会上正式发布了全新的 AI Mode（AI 模式）。在23年的IO大会谷歌就已经推出了，SGE测试谷歌SGE测试，加入AI后的谷歌对于SEO有何影响？当时还需要获取资格，但现在已经全面的对美国地区开放了。加入AI Mode后的谷歌，对于谷歌SEO从业者来说，一定是一次革新，这会出来一大批新的玩法。这时候不去拥AI，固步自封，一定会被淘汰的。0…- 4
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AI Agent 的工程化被低估了
目录01 产品工程02 技术工程03 总结近期热度较高的两篇文章[1] [2]，不约而同的提到了 AI 发展至今，工程化对 AI 应用的作用被低估了。“比如更好的虚拟机、更长上下文、大量的 MCP、甚至智能合约……等等一系列工程问题都是巨大的需求。”“AI 的工程化工具很多，例如 LangGraph、LangChain，这些都是用于搭建的乐高…- 5
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Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布，Java智能体开发进入新时代
2025 年是 AI 智能体快速爆发的一年，从单智能体、多智能体到通用智能体的多种不同构建模式持续涌现出来，智能体开发也逐步从概念、Demo 开始走向生产落地，应用范围也从编程助手等几个少数领域，逐步拓展到企业内部业务、生活工作助手等多个领域。随着智能体开始在企业内部业务落地，Java 智能体的构建需求也呈现出爆发式增长的趋势，在智能体编程语言及平台领域，Python、Typescript 一直走…- 8
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一文讲透字节测试如何用AI加速问题定位和分析（附源码）
测试工程师平时最头疼的事儿，肯定少不了日志分析和缺陷定位！每天面对大量的日志数据，要到处查找异常信息，而且大多数时候都是非结构化信息，简直大海捞针一般难熬，本来就稀疏的头发可能秃得更快。今天给大家介绍一种我字节的朋友开发的Ollama 本地部署 DeepSeek 加速日志和错误信息分析得方法1 日志解析：从人工大海捞针到智能精准定位1） 日志解析：从人工大海捞针到智能精准定位Ollama 平台部署…- 4
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在产品中设计AI功能—“适时出现”很重要
从聊天机器人到多种多样的产品集成AI功能，AI正在重塑我们与数字产品互动的方式。人工智能不再只是后台技术——它现在已成为用户体验的核心。作为设计师，我们不再仅仅设计静态界面，而是塑造动态、自适应的系统，这些系统可以学习、响应，甚至与我们一起创造。这篇文章主要分享，我在为产品设计AI功能时的应用到的一个非常重要的设计原则，那就是“渐进展示，适时出现”。“渐进展示，适时出现”的设计原则：对于用户期望的…- 5
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不要只盯着vLLM了，在复杂提示词场景下SGLang更优秀
作为专注于大模型推理优化的框架，SGLang 和 vLLM 都是当前高性能推理的热门选择，但它们在设计目标、优化重点和适用场景上存在显著差异。以下是详细对比：1. 核心目标与定位框架核心目标适用场景vLLM最大化吞吐量 & 高并发大流量API服务、批量推理SGLang优化复杂提示 & 结构化生成延迟Agent、推理链、JSON生成等交互式场景2. 关键…- 50
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Anthropic对话Cursor：AI编程的未来
6月10日，Cursor的联合创始人Aman Sanger、机器学习工程师Jacob Jackson、智能系统工程师Lukas Möller与Anthropic Claude Relations负责人Alex Albert坐在一起，探讨了AI如何重塑软件开发的未来。Cursor作为AI编程工具的领军企业，在短短一年多时间里实现了惊人的增长，本次对话深入揭示了这一成功背后的技术洞察和未来愿景。爆发式…- 5
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Claude 4 赋能商业决策！告别思路一团麻，五维思考模型就该这么用！（附prompt）
今天给大家分享一个「商业五维思考」模型，用 AI 的方式帮助我们解决日常问题。先问个扎心的问题：你有没有过这种感觉？看别人做事总能一通百通，自己却像无头苍蝇，眉毛胡子一把抓？面对一个复杂问题，脑子里一团乱麻，不知道从何下手？开会讨论，别人总能提出高屋建瓴的见解，自己却只能在细节上打转？这真不是你不够努力，也不是你不够聪明。很多时候，我们只是困在了“低维度”的思考陷阱里。就像下面这张图，一个“拓展1…- 4
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企业级大模型应该选择 Prompt、RAG、微调还是从零训练？——生成式AI最佳实践全指南
本文翻译与编辑自Vikesh Pandey Medium 博文，适用于专业技术人员。前言生成式AI技术发展迅猛，企业在应用这类技术以解决业务难题时，面临着诸多方案的选择。当前主流的实现途径有：Prompt工程（Prompt Engineering）检索增强生成（RAG, Retrieval Augmented Generation）微调（Fine-tuning）从零训练自有基础模型（Train F…- 5
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OpenAI发布最强大模型OpenAI o3-pro：业界评价该模型解决复杂问题效果很好，但是回复一句“Hi”也需要三分钟
OpenAI 正式发布了其最新模型 OpenAI o3-pro，这是其旗舰模型 o3 的专业增强版。o3-pro 专为需要“更长时间思考”的复杂任务而设计，其核心亮点在于极致的可靠性和准确性，尤其在数学、科学和编程等专业领域表现卓越。根据OpenAI引入的全新“4/4可靠性”评测标准，o3-pro 的性能远超前代，OpenAI官方强调o3-pro在…- 5
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从browser-use 出发，品 Agent 实现
背景本篇的出现是自己最近一段时间在Agent上的一个学习总结，希望自己能够以一个工程的视角去理解一个agent的产品是怎么run起来，并给出了自己学习和理解的过程。个人对LLM的理解有下面几个阶段：【阶段1：Chat only】最简单的交互形式，用户文本框输入->LLM输出。为了提高模型的执行效果，衍生出了提示词工程，通过COT、ReAct等提示词技术进一步利用模型推理的能力，引导模型输出正…- 5
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构建真正有效的AI代理的七个关键步骤：从理论到实践的完整指南
一、AI代理的现实困境与破局之路在人工智能技术飞速发展的今天，AI代理（AI Agent）作为连接技术与实际应用的核心载体，正受到前所未有的关注。然而，当前大部分AI代理往往陷入"演示光鲜，实战拉垮"的怪圈——它们在精心设计的Demo中表现亮眼，但一旦面对真实场景中的复杂需求，便会暴露诸如事实幻觉（Hallucination）、逻辑断层、工具调用失效等问题，甚至频繁以"…- 6
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知乎问题：大模型的 Embedding 层和独立的 Embedding 模型有什么区别？
今日看到知乎问题：大模型的 Embedding 层和独立的 Embedding 模型有什么区别？特意整理成一篇文章，供大家参考。1. 引言想象一下，如果我们要让计算机理解"苹果"这个词，我们需要把它转换成数字才行。这就是Embedding（嵌入表示）要做的事情——把文字转换成计算机能理解的数字向量。在AI发展历程中，我们经历了两个重要阶段：早期的独立Embeddin…- 4
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天工有点料，智能体应该长这模样
01AI NEWS用哪个？智能体大爆发 这段时间智能体大爆发，却也让人眼花头昏，热门的是这几个Manus、Lovart、Flowith、Youware，天工……前面几个英文名的，Manus开放注册了，但还没有中文版本；Lovart我昨天一早发邮件申请了邀请码，到半夜才收到AI回复，回复有效时间只有60分钟，今早看到已经登录不了；Youware登录…- 4
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Sam Altman 最新文章：悄然而至的奇点，一场温和的革命
Sam Altman 最新文章《The Gentle Singularity[1]》人工智能带来的“技术奇点”已经以一种比我们想象中更平缓、更“温和”的方式悄然开始，它并非科幻小说中描绘的颠覆性突变，而是一个持续、指数级加速的渐进过程。我们已经越过了事件的临界点，未来社会将因此发生巨变，但只要我们能解决关键的“对齐”问题并确保技术的普惠，人类将迎来一个无比繁荣和美好的未来。以下为正文：…- 7
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腾讯、夸克，鏖战AI浏览器
搜索框是这个时代的信息入口，AI则是重新定义入口的钥匙。在2025年I/O大会上，谷歌通过整合 Gemini 2.5 模型，Google Search 正式推出更强大的 “AI Mode”模式，是其搜索结果页面的AI重构版本。用户搜索问题后，将首先看到由 Gemini 模型生成的结构化AI回答，而非链接列表。模型直接生成总结式的回答，以图文形式展示，并在右边给出相关网页。大会上，谷歌还展示了“多轮…- 5
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AI 狂卷 Agent，腾讯杠上字节
价格战一年后，火山引擎还会再抛出「王炸」吗？期待已久的 DeepSeek R2 模型还没来，DeepSeek 在 5 月 29 日上线了升级版的 R1。腾讯火速跟进，用了不到一天的时间，腾讯元宝、ima、搜狗输入法、QQ 浏览器等多款产品就率先接入了 DeepSeek R1-0528 最新…- 6
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Cline 源码浅析 – MCP 调用
Cline 源码浅析 - MCP 调用上一篇文章Cline 源码浅析 - 从输入到输出，从源码角度浏览了一下 Cline 处理用户输入到最后输出的过程，本文看一下其中关于 MCP 的处理。关于 MCP，可以查看官方文档Cline MCP如何配置 MCP Server我们打开 Cline 的 MCP 界面，可以看到 Cline 提供了多种配置 MCP 的方式：本质上都是将 MCP 配置写…- 5
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未来的软件是什么样子的
目前AI最成功的应用，代码生成绝对是其中之一。不禁认我想到，只要有足够的上下文，软件开发未来不再是一个问题。我们都知道程序是由数据结构和算法组成的，数据和程序又构成了软件的核心。一切软件本质上都在重复做以下这样的工作：接收数据，处理数据，输出数据。既然AI能够大量生成，只要想到，就会做到。如果我们依然盯着代码，那么有多少个版本管理也解决不了问题，因为AI生成代码实在又多又快。以后可能出现这样一类工…- 6
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李坤阳：AI技术如何催生并购新范式
随着AI技术快速发展，各行各业积极与AI结合已经成为当前这个时代的主要特征。作为一类低频又重大的经济活动，并购业务插上AI的翅膀亦是大势所趋。在政策支持、产业升级的大背景下，公司并购的内在需求得到释放，汇聚到并购大潮中的各路人马，亦会欣喜地发现，AI将更长久地、更深层地塑造并购业务。易广合信息科技（北京）有限责任公司总经理李坤阳在《北大金融评论》发文表示，AI的影响不仅体现在如何助力并购交易本身，…- 4
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AI时代，只有NoETL是不够的
AI时代，只有NoETL是不够的 —— 数据管理的新范式呼唤数据编织架构。在AI时代，数据已成为驱动智能的核心燃料。为了更快地从数据中获取洞察，NoETL（NoExtract, Transform, Load）作为一种新兴的数据集成理念，强调通过数据虚拟化技术实现“即连即用”、减少数据复制、提升数据访问效率。然而，NoETL虽然突破了传统ETL在数据集成上的部分限制，却远远不能…- 6
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ChatGPT 温柔的奇点
我们已经越过了事件视界，腾飞已经开始。人类距离构建数字超级智能已非常接近，而至少到目前为止，这一切远没有看起来那么奇怪。机器人还未走上街头，我们也还没有整天与 AI 对话。人们依然死于疾病，我们仍无法轻松前往太空，还有很多关于宇宙的奥秘尚未理解。但我们最近已经构建出在许多方面比人类更聪明的系统，并且它们能够显著增强使用者的能力。最不可能实现的部分已经成为过去；我们实现 GPT-4 和 o3 等系统…- 7
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