LangSmith 入门：让你的Agent链路可追踪
你有没有过这种体验：用 LangChain 写了个 RAG 问答，结果答非所问，你盯着代码半天，不知道是检索环节出问题，还是生成环节在胡说八道，甚至不知道到底调了哪个模型、传了什么 prompt、烧了多少 token。 这就是 LLM 应用…
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AI 大模型
大模型应用、Prompt 工程、AI 工具、模型微调、AI 开发实践
数据+知识“双治理”，中翰软件想帮普通企业搭一座通往AI的桥
最近大家都有一个共同感受：AI很热，但真正落到企业里，尤其是“普通企业”，落地难度远比想象中大。模型不是万能的，喂给它的数据如果一塌糊涂，出来的结果自然也好不到哪去。说到底，AI的上限，很多时候取决于数据和知识的质量。 就在这个节点上，老牌…
基于Jev的浏览器Agent插件狂揽 21k star，3分钟教你解放双手
最近应该没有人没听说过 Jev 吧？在开发者社区获得了广泛关注。Jev 作为专注于离散动作概率评估的判断模型，它改变了以往浏览器代理高延迟的运行模式。而 Browser-Use 团队基于 Jev 推出的开源项目 jev-ultrafast，…
Token价格一降再降，但不会让边缘AI退场：企业算力账越来越细
“我们作为一家公司自己也在用 AI 解决问题，每个月的 AI 账单是非常恐怖的。” 视源股份商用显示 BG 副总裁王玉龙发现，云端大模型的 Token 价格虽然持续下降，但企业真正把 AI 用起来后，成本并没有想象中那么低。 “Token …
AI 驱动复杂业务漏洞挖掘：从业务规则建模到攻击路径验证｜QCon上海
- 2026-09-29北京 本文字数：1814 字 阅读完需：约 6 分钟 QCon 上海站聚焦 AI Native 时代工程落地，覆盖 AI Infra、Agent Runtime、安全可观测等九大关键技术方向，汇集百个产业级实战案例。…
自主数据工程：迈向真正智能体成熟度的五个阶段 ｜ 技术趋势
*2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？点击下载《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书，获悉专家一手前瞻，抢先拥抱新的工作方式！* 数据工程是一项艰难的工作——一觉醒来发现任务运行失败，往往需要花上数小时排查；业务团…
AI 数据平台，要补的恰恰是“模型不知道的事”
今天的企业做 AI Agent，常常有一个看起来顺理成章的想法：模型已经足够强，把内部资料接进去，应该就能用了。 但是当真正动手之后，我们的“麻烦”才开始出现： 一份文档里的“客户”，和另一个系统里的“客户”，口径可能不同； 检索出来的几条…
82 亿美元、全股票交易：AMD 收购 World Labs，李飞飞直接向苏姿丰汇报
9 月 29 日早间，AMD 宣布了一笔跨越芯片与前沿模型研究的交易：公司已与李飞飞创办的 World Labs 签署最终收购协议，交易作价约 82 亿美元，全部以 AMD 股票支付。交易预计在 2026 年底前完成，仍须获得监管批准并满足…
释放隐藏的商业价值：行业领袖如何将庞杂数据转化为即时行动 ｜ 技术趋势
*2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？点击下载《2026 年 AI 与数据发展预测》白皮书，获悉专家一手前瞻，抢先拥抱新的工作方式！* 对于许多 C-level 高管和企业管理者来说，迈向数据驱动转型的过程中，往往伴随着…
从新型存储介质PCM方案到PCIe 6.0 SSD，德明利率先推出面向AI基础设施的分层存储全栈方案
随着 AI 大模型的业务发展重心从单一训练模式转向规模化推理，推理场景带来海量并发、长上下文 KV-Cache 与严苛的低时延诉求，存储压力被显著放大。因此，存储不再仅仅是算力的配套硬件设备，而是直接决定 AI 集群实际运行性能的关键因素。…
大模型下沉车规芯片：超六成的车企座舱，为何选中了同一个“端侧大脑”？
大模型上车，正遭遇一个极其现实的矛盾：一面，云端模型动辄数百 B 参数，越做越大；而另一面，汽车作为一个在算力内存、功耗和成本上都高度受限的终端，无法像云端那样无底线堆叠 GPU。 于是过去两年里，所谓“大模型上车”，大多成了悬在云端的传话…
LLM 说"你这篇和已有文章 92% 相似"，我去查了——它编的
LLM 说"你这篇和已有文章 92% 相似"，我去查了——它编的 那天晚上，我在给自己的项目文章做发布前自测。预检报告弹出一行字： 我盯着这行字看了几秒。这篇文章是我自己刚写的，一个字都没抄过。 0.92 不是"有点像"，是"几乎一样"——…
AI 写了 7300 行 MoonBit：编译器能验的，和验不了的
> 定稿。所有数字都来自真实项目、可用文中命令复现。 项目仓库：github.com/Careylq/spe… ｜ 完整坑清单：仓库内 docs/MOONBIT_GOTCHAS.md（43 条） 一个具体的瞬间 我最开始让 AI 写 Moo…
dsh 插件 dsh-waker：唤醒专属你的 AI 员工
image.png dsh-waker 把IM变成 DSH 数字员工的唤醒入口：在群里 @机器人 说一句需求，任务就自动执行并把结果发回群里。 项目地址：github.com/SFLAQiu/dsh… image.png 功能 @机器人 即…
Android 架构指南：suspend 如何响应取消？别再给 Repository 加 `cancel()`
### 前言 之前写过一篇： Android 架构指南之 Data 层不要再暴露 start/stop 了：用 Flow 接管生命周期 那篇文章讨论的是一个比较常见的问题： 为什么一个 Data 层对象的生命周期，需要由调用方显式管理？ 如…
Skills Manager：统一54+ AI编程工具Agent技能的跨平台桌面中枢
在AI编程工具呈现爆发式增长的当下，Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot等各大IDE与CLI工具各自为政，形成了严重的"技能孤岛"。开发者往往需要在每个工具的专属目录中重复配置相同的自动化流程，导致…
Hindsight：突破RAG瓶颈的仿生记忆系统，如何在Agent长期记忆中实现SOTA性能
当Agent的上下文窗口在复杂任务中达到极限，传统的检索增强生成（RAG）方案往往显得力不从心——碎片化的向量检索无法承载跨时间的经验沉淀，而静态的知识图谱又缺乏动态演化的能力。Hindsight应运而生，它不仅仅是一个存储系统，更是一套让…
OpenRig：将离散 AI Agent 编织为持久化协作系统的多智能体编排实践
当 AI 编程助手从单一的终端窗口演变为多 Agent 并行工作的复杂系统时，传统的“开一个新终端”式管理方式迅速显露出其局限性。OpenRig 的出现标志着 AI 辅助开发范式的转变：它不再试图替代单个强大的编码 Agent，而是作为一个…
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 ---(5)--- GRPO
\[Agent Memory / 强化学习\] MemPO源码学习笔记 ---(5)--- GRPO 0x00 概要 0x01 原理 1.1 现状 1.2 GRPO 1.3 PPO vs GRPO 1.4 为什么MemPO选GRPO而不是P…
16 · NestJS LifecycleEvents 生命周期事件:五个钩子、三条边界,和 rag-server 的优雅停机
> 承接上篇:上一篇《自定义装饰器》拆完"暗号的写侧",09–15 期的请求管线闭环了。但专栏开头(08 期)那张生命周期图,其实只画了"一个请求进来之后"的半张——另一半是应用自身的生老病死:启动时连库/自检、停机时关连接/等在途请求。 …