无代码≠零门槛：人人都能做智能体吗？_服务软件

1. 全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%

2. 蚂蚁灵光，30秒生成专属程序，普通人也能手搓代码 #蚂蚁灵光 #AI #阿里

3. 知名技术人 Will Larson（现任 Imprint CTO，曾任 Stripe 和 Uber 高管，《Staff Engineer》作者）撰写的构建内部智能体系列文章“Building internal agents”地址： lethain.com/agents-series/这是一套极具工程实用价值的 AI Agent 开发指南，记录了他在 Imprint 公司内部从零构建生产级 Agent 系统的全过程。与市面上侧重理论或使用现成框架（如 LangChain）的教程不同，作者主张通过“亲手造轮子”来深入理解底层逻辑，内容涵盖了从基础的 Prompt 管理、工具调用（Tool Calling），到复杂的上下文窗口压缩、自动化评估（Evals）及调试系统搭建等核心工程环节。该系列的核心价值在于解决“落地痛点”而非追求概念炒作。它详细探讨了如何通过“渐进式披露”策略处理超大代码库、如何利用“子智能体”架构分拆复杂任务，以及如何平衡“确定性代码”与“LLM 推理”的关系以提高系统稳定性。对于希望将 AI Agent 从演示 Demo 转化为可维护、可调试且具备实际产出的企业内部工具的工程师和架构师来说，这是目前最务实的必读参考之一。#科技先锋官##AI创造营#

4. 大模型 Agent 和 workflow 的区别在哪里？

5. 永别了，对OpenAI的盲目崇拜！这才是99.5%普通人真正需要的AI

6. 收手吧GPT-5-Codex，外面全是AI编程智能体！

7. Manus被Meta收购，这是中国AI路线的一次胜利。 #大咖观察 #红衣聊AI #manus #Meta #agent

8. 27岁清华学霸姚顺雨掌舵腾讯AI 27岁清华学霸姚顺雨掌舵腾讯AI，一个98年出生的年轻人，从清华姚班到 OpenAl，再到腾讯首席AI科学家，顶级人才回流，AI竞赛正式进入agent时代！#AI #腾讯 #agent

9. 当你还觉得AI只是“辅助工具”时，它早已在改写很多行业的游戏规则了。#大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

10. 图解 AI 智能体的上下文工程

11. Google Cloud 推出多智能体 AI 系统参考架构，助力构建高效协作的专业 AI 代理，实现复杂业务流程优化。核心思想是将大任务拆解成多个子任务，由多个专长智能体协同完成，提高效率与准确性，同时支持人机协作保障安全与可靠。架构亮点：- 用户输入由前端发送至协调者代理，自动选择合适代理流程（顺序执行或迭代优化）。- 任务子代理、质量评估器和响应生成器分工明确，支持多轮优化与人工干预。- 支持无服务器 Cloud Run，结合 Vertex AI、GKE、Model Armor 等多款 Google Cloud 产品和开放协议（A2A、MCP），确保系统安全、兼容和扩展性。应用场景广泛：- 财务顾问：实时数据检索、金融分析、个性化股票建议、自动交易执行。- 研究助理：规划、数据收集分析、报告撰写，支持迭代评估完善。- 供应链优化：库存管理、物流跟踪、供应商沟通，实现高效供应链协同。设计要点：- 安全：结合传统安全与动态防御，强调人工监督和最小权限，利用 Model Armor 防范提示注入和敏感信息泄露。- 可靠性：支持容错设计、故障模拟、日志和异常处理，确保高可用。- 运营：全面日志监控、智能体输出评估、工具共享和跟踪，提升运维效率。- 费用与性能优化：合理选型模型与资源，提示工程优化输入输出，支持上下文缓存和批量请求降低成本与延迟。后续行动：- 利用智能体开发套件（ADK）快速构建与部署。- 结合 Agent Garden 示例和代码，实践多智能体系统。- 深入理解 Google Cloud AI 和机器学习的架构原则与最佳实践，实现业务价值最大化。多智能体 AI 系统正推动智能自动化迈向新高度，将复杂任务拆解为可管理模块，提升效率与安全，适合金融、研究、供应链等多领域。推荐架构详细解读请见：cloud.google.com/architecture/multiagent-ai-system

12. 黄仁勋预言成真！AI智能体成GitHub主力，一天顶人类一年

13. 【Slop Code时代：当人人都能写代码，真正的门槛在哪里？】Naval一句话爆了科技圈："我们现在进入了slop code时代。"什么是slop code？就是那些AI批量生成的、能跑但谈不上优雅的代码。有人嘲讽，有人辩护，但这场讨论本身就说明了一切。有意思的是，评论区形成了几个鲜明的阵营：乐观派认为，slop code虽然粗糙，但它能跑。有人用Claude Code一天完成了原本需要两个月的项目。当创造的门槛降到零，更多想法得以落地。现实派指出，slop code早就存在，只不过以前叫"企业级软件"。人写的代码也未必高明多少，只是现在AI让问题更显眼了。最深刻的观察来自一条评论：编程已经从"写作"变成了"编辑"。入门门槛降到了零，但质量门槛提高了十倍。这才是关键。当生成代码变得廉价，真正稀缺的能力变成了：判断什么该写、什么不该写；在一堆能跑的代码里识别出真正好的设计；以及调试别人"氛围编程"产物的耐心。每个技术民主化的时代都伴随着质量的短暂下滑，然后是新标准的建立。智能手机让人人都能拍照，但好照片依然稀缺。AI让人人都能写代码，但好软件的定义正在被重新书写。slop code不是终点，是起点。问题是：你站在哪一边？x.com/naval/status/2008184012456751333

14. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

15. 大模型更像人的大脑，智能体是大模型的手和脚。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #大模型

16. 真正的系统级Agent！这个桌面上的AI能帮你全自动干活

17. 让AI帮你体验不同的人生！我用无代码开发做了个小程序，内置Nano Banana、Gemini等大模型

18. 有哪些搭建agent的框架是必须掌握的？

19. 让AI直接解决用户的问题，是创业者适应AI时代的必修课。 #大咖观察 #红衣聊AI #创业 #用户思维

20. 阿里全家桶全面Agent化！千问“任务助理”全面公测，从此AI不再只是动嘴出主意的狗头军师！

21. 你还在用旧思维与AI打交道吗？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代 #智能体 #大模型

22. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

23. 大模型Agent的核心还是prompt？

24. Anthropic：高效构建 AI 智能体的上下文工程

25. 【最新玩法】n8n工作流秒变MCP工具，直连各种MCP客户端，零代码实操！

26. Claude Sonnet 4.5 测评：真正的 AI 智能体与真实的工作

27. Agent 驱动开发 (ADD)：如何使用 AI 智能体开发软件

28. 应该知道的AI Agent的误区老马自奋蹄的微博视频

29. AI，普通人能用吗？3个常见误区

30. 无论未来做什么，智能体和大模型都是AI进化的基础。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI新星计划 #具身智能

31. AI应该像个会成长的伙伴，而不是只会复述的机器。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体

32. 盘点一周AI大事(9月28日)｜ChatGPT上线私人秘书 OpenAI与英伟达签手成功，英伟达投资OpenAI 1000亿打造算力中心微软与Anthropic感情升温，Copilot也接入了Claude ChatGPT上线私人秘书Agent ChatGPT Palse OpenAI 发布职业力基准测试GDPval 阿里推出千问全家桶，Qwen 3 Max数学竞赛拿满分，多模态Qwen 3 omni全面对标Gemini，最强视觉Qwen VL打败闭源 DeepSeek更新V3.1最终版 Meta开源代码世界模型 Google开发出生成式操作系统原型 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

33. AI智能体时代，职场规则已不同以往。想成为赢家，关键在于找准自己的位置。#大咖观察 #红衣聊AI #智能体

34. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

35. n8n重磅更新：多智能体编排，AI Agent团队化协作、智能分解复杂任务！

36. 我和欧洲“达里奥”做了一场对谈，如何用AI预测未来，用AI把工作效率提升10倍#AI #拉斯特维德 #超智能与未来 #AI预测未来#AI对普通人的影响

37. 写代码是一件门槛很高的事情吗？有些简单的程序可以通过AI编程工具来实现吗？｜附秒哒真实测评体验

38. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

39. 实测扣子视频Agent，一句话量产爆款，适合起号的工具来了 #扣子Coze #AI #AIGC #智能体

40. 这是个好问题：> 随着基础模型继续进化，Skills 是否会逐渐被更强的自主规划取代？作为创业者现在去布局 Skills，究竟是短期红利还是长期壁垒？我的看法是：Skills 是短期红利，也是长期壁垒——但壁垒不在 Skills 本身。让我用 AI 发展的三个阶段来解释这个判断。第一阶段：AI Chatbot + Prompt回归第一性原理：AI 也好，Agent 也好，能解决问题才有价值。最早的 AI Chatbot 加上好的 Prompt，已经能解决很多「生成类」问题——回答问题、情感陪伴、翻译、写作、摘要。那时候 Prompt 就是短期红利。你会写出好的 Prompt，就能得到好的结果。我那时候花了大量时间研究 Prompt 工程，确实吃到了红利——很多网友就是那时候认识我的。但要说长期壁垒？没有。现在让 AI 辅助写 Prompt 已经不是什么难事了。不过，AI Chatbot + Prompt 只能解决生成问题，不能使用工具，不能与外部世界交互。第二阶段：AI Agent + 上下文工程然后是 AI Agent 的出现。Agent 能规划、能调用工具，解决了「与环境交互」和「完成特定目标」的问题。这时候上下文工程（Context Engineering）就是短期红利。你知道怎么组织 Agent 需要的上下文，怎么在有限的上下文窗口里塞进足够的信息，那就是核心竞争力。但同样没有长期壁垒。很快模型越来越强，上下文窗口越来越大，上下文工程的最佳实践也逐渐系统化——比如借助文件系统压缩上下文、利用渐进式披露（Progressive Disclosure）解决工具描述占用太多 token 的问题。这些方法现在大家都知道了。第三阶段：Agent + Skills现在是 Agent + Skills 的阶段。Skills 解决的问题是：把特定工作流、特定领域的能力打包成可复用的「技能包」，让 Agent 之上可以长出丰富的应用生态。那些日常工作中琐碎但重复的任务，借助 Skill 的 Prompt 能力和工具能力，可以被高度自动化，带来巨大的效率提升。投资 Skills 是短期红利。 Skills 作为一种具体形式，可能会被更强的模型能力取代——也许未来模型足够强，不再需要人类预先打包好的「技能包」，它自己就能规划出最优路径。但问题来了：谁最能抓住这波短期红利？不是吹 Skills 的自媒体，而是真正懂 Prompt、懂上下文工程的人和团队。他们能借助之前积累的经验，快速做出真正解决问题的 Skills。投资的是能力，不是形式Skills 本身不会成为长期壁垒，但你在 Skills 上投入的学习和实践，会成为你的长期壁垒。这就像当年投资 Prompt 工程的人，后来更容易理解上下文工程；投资上下文工程的人，现在更容易做出好的 Skills。每一波技术浪潮的「短期红利」，都是下一波浪潮的入场券。所以我的建议是：不要纠结 Skills 会不会被取代，而是问自己：通过做 Skills，我能去解决什么问题？积累什么能力？这些能力在下一波浪潮里还有没有用？如果答案是肯定的，那就值得投入。

41. 关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题回答几个读者问题。1、AI Agent 是否有一个权威的概念？中美两国对这个概念是否有统一的解释？AI Agent 的定义和国家无关，更多是行业共识的演进。目前业界比较认可的定义来自 Anthropic。他们在《Building Effective Agents》（网页链接）这篇文章中做了一个很重要的区分：工作流（Workflow）：通过预定义的代码路径来编排 LLM 与工具的系统。Agent：由 LLM 动态地指挥自己的流程和工具使用方式的系统，始终由 LLM 来掌控完成任务的方式。简单来说，工作流是“人写好剧本，AI 照着演”；而 Agent 是“人给个目标，AI 自己想办法”。从技术实现角度，我比较认同 Simon Willison 提出的简洁定义（网页链接）：一个 AI Agent（智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。这个定义抓住了 Agent 的本质——它不是一次性给出答案，而是通过“思考→行动→观察→再思考”的循环，逐步完成任务。目前主流的 Agent 实现，无论是 OpenAI 的还是 Anthropic 的，底层都是这个结构。当然，不同公司可能会根据产品定位给出略有差异的表述，但核心思想是一致的：Agent = LLM + 工具调用 + 自主决策循环。2、近期国内外大厂密集推出 AI Agent，为何选择这个时间点？您如何看待 AI Agent 的商业化前景？大厂在这个时间点密集推出 Agent，核心原因是：Agent 是目前 AI 落地最有价值的方向。为什么 Agent 比聊天机器人更有商业价值？聊天机器人的局限性很明显——它只能“说”，不能“做”。而 Agent 能够：• 调用工具：比如搜索网页、读写文件、执行代码• 完成复杂任务：把大任务拆解成小步骤，逐个完成• 与外部系统集成：对接企业内部系统、数据库、API• 持续运行：不需要人一直盯着，可以在后台自主工作这意味着 Agent 可以真正替代人完成一部分工作，而不只是辅助回答问题。已经跑通的场景：编程领域编程是 Agent 最先落地的领域。像 Claude Code、Cursor、Codex 这样的编程 Agent，已经能够实实在在地帮开发者完成任务，不只是生成代码片段，而是理解需求、读取项目代码、修改文件、运行测试、修复 bug，整个流程都能自主完成。正在爆发的方向：Skills 生态去年底开始，“Skills”这个概念开始流行。简单理解，Skills 就是教会 Agent 完成特定任务的“技能包”，一套预设的工具、提示词和工作流的组合。比如我个人就大量使用 Claude Code 结合各种 Skills 来提升效率：• 给文章自动配图（调用图片生成工具）• 根据素材生成漫画故事• 根据素材自动生成 PPT• 自动发布文章到公众号、博客、社交媒体• 等等这些任务以前每个都要花我半小时到几小时，现在几分钟就能完成。顺便说一下，我这几个 skills 都是开源的：github.com/JimLiu/baoyu-skills/issues现阶段的挑战但 Agent 目前仍处于早期阶段，主要挑战有：1. 门槛较高：目前这些能力主要在极客圈子里流行，普通用户上手困难2. 安全问题：Agent 需要较高的系统权限才能工作，这带来了安全风险。比如恶意的 Skill 可能窃取数据、攻击系统3. 可靠性：Agent 有时会“跑偏”，需要人工干预这些问题都在被逐步解决。大厂密集入场，本质上是看到了 Agent 的巨大潜力，想要抢占生态位。谁能率先建立起最多用户的 Agent 客户端和丰富的 Skills 生态，谁就能在下一阶段占据优势。就像现在 Anthropic 就依赖 Claude Code 抢占了先机和用户心智，大家想到 Coding Agent 先想到 Claude Code，MCP、Skills 的标准也是他们提出来的，开发者们争先恐后的基于他们的标准在构建 Agent 生态。3、通用类 AI Agent 和垂直类 AI Agent，您更看好哪个的商业前景？这个问题需要换个角度来理解。Agent 本身难以形成垂直壁垒从技术角度看，Agent 本身没有任何秘密，就像我前面说的，它从技术角度看就是一个循环调用工具的大语言模型。而模型对所有人来说都是一样的：要么花钱用商业模型（OpenAI、Anthropic、豆包、阿里），要么用 DeepSeek 这样的开源模型。这就像选操作系统，你用 Windows 还是 Linux，大家都能用。所以，单纯做一个垂直领域的 Agent 很难建立护城河。你今天能做，别人明天也能做，而且可能做得更好。真正的机会在哪里？打个比方：Agent 就像操作系统，无论是通用领域还是垂直领域，操作系统本身都差不多。真正的差异化，是基于操作系统之上的应用。垂直领域真正的机会在于：1. 独有的数据：你有别人没有的行业数据、客户数据、知识库2. 专业的 Skills：针对特定行业流程打造的工具和工作流3. 深度的集成：与行业内已有系统的对接能力4. 领域 Know-how：对行业痛点和流程的深刻理解举个例子：一个医疗领域的 Agent 产品，核心竞争力不是“Agent”这层，而是背后接入的医学知识库、与医院 HIS 系统的对接、对诊疗流程的理解、以及多年积累的脱敏病例数据。所以我的结论是：不要去做“垂直 Agent”，而是用通用 Agent 的能力，去解决垂直领域的问题。护城河不在 Agent 这层，在你围绕 Agent 构建的数据、工具和行业理解。以上是我基于一线实践的观察和思考，仅供参考。

42. OpenAI 如何打造AI原生工程团队的最佳实践《Building an AI-native engineering team》，归纳如下。文档介绍了团队应该如何真正把 AI 智能体嵌入工程体系，从计划、设计、开发、测试到上线运维形成闭环，加速整个 SDLC（软件开发生命周期）。1. 规划（Plan）规划往往需要大量代码语境理解，过去必须依赖资深工程师反复澄清。文档强调可以先让智能体读取需求、遍历代码库、标记模糊点、拆分工作项，把早期对齐成本显著降低。团队应该做的是专注决策、风险判断与优先级。因此，智能体不止是“辅助写代码”，而是可以提前介入需求—代码映射，用它来减少来回沟通。2. 设计（Design)设计通常被大量样板工作拖慢，例如项目结构初始化、组件框架搭建、样式规范套入。文档强调应让代理完成“从设计 → 组件 → 代码”的流水线式生成，再由工程师审阅架构一致性和 UX 合理性。设计阶段不是用 AI 画原型，而是让智能体直接产出“可运行验证的版本”，显著减少返工。3. 构建（Build）这是 AI 代理提升最明显的阶段。文档给出的最佳姿势，是让智能体负责端到端的初稿实现，包括模型、API、UI、测试和文档，工程师则把精力转向性能、架构、长期可维护性。构建阶段应把 AI 视为“第一实施者”。工程师不再负责逐行写，而负责判断生成方案是否符合系统演进方向。4. 测试（Test）随着智能体承担更多实施工作，测试反而成为工程师控制质量的主轴。最佳实践是让智能体生成测试用例、补全边界场景，并在代码变更后更新测试。不要只让智能体写代码，要让它写测试、跑测试、基于失败结果迭代；测试越强，智能体越可靠。5. 代码审查（Review）智能体可以持续、稳定地进行第一遍代码审查，尤其擅长发现逻辑漏洞、竞态、错误的数据库访问方式等。工程师则聚焦架构一致性与复杂变更的判断。AI 审查不是为了“更快合并”，而是为了“减少重大缺陷进入主干分支”。工程师的关注点应从细节检查转为整体正确性。6. 文档与知识沉淀（Document）智能体非常擅长根据代码生成结构化说明、依赖图和变化总结。最佳做法是把文档维护接入流水线，例如在发布流程中让智能体自动产出变更摘要，并由工程师确认关键部分。把文档写作视为“可自动化的持续任务”，而不是阶段性集中补齐。7. 部署与运维（Deploy & Maintain）让智能体读取日志、Trace、部署记录，再结合代码自动定位可能问题，并给出可行修复。工程师负责判断、确认和实施关键决策。在运维中使用智能体的关键不是预测故障，而是让其整合多源上下文，减少人工排查时间。重点：团队角色的重定义文档贯穿始终的主题是三个动词：Delegate、Review、Own。1 工程师应把重复性、结构化的工作交给智能体。2 工程师需要对智能体产出进行审阅，但专注关键决策点。3 工程师必须对系统的长期演进负责，对所有上线内容最终背书。AI-native 团队不是“工程师被取代”，而是“工程师从执行者变成决策者与架构塑造者”。#微博兴趣创作计划##人工智能#

43. 快速学习AI Agent的方法有哪些？

44. 构建面向智能体 API 的指南

45. AI来了，我们还要学编程吗？嘉宾给年轻人的硬核建议：恰恰相反！我们更需要学习数学、逻辑等第一性原理，培养批判性思维，这样才能更好地与AI协作，驾驭这个时代最强大的工具。快去和你的AI“搭档”打个招呼吧！#AI时代##职业发展# 数码科技大爆炸VVV的微博视频

46. 未来智能体不能把它看成软件，它可以把大模型的专业能力提炼出来 #大咖观察 #红衣聊AI

47. 副业真相，2026年新一轮的洗牌开始！

48. 对话云栖大会：下一个AI爆款、大模型进化与Agent万亿级企业市场

49. 泡杯茶，让AI自动完成APP开发——秒哒的无代码编程体验

50. 如果你现在还没用Agent帮自己干活，那其实很危险

51. 朋友们最近在拉斯维加斯CES看到吉利的发布，真的让人心潮澎湃！咱们中国品牌，已经站到全球智能汽车的最前排了！这次最让我触动的是，吉利不再只谈“功能”，而是给汽车赋予了“世界观”。那个叫Eva的智能体，简直像个真实的出行伙伴，能听懂情绪、记住你的习惯，甚至主动规划行程。并且千里浩瀚G-ASD的智能驾驶，已经能像老司机一样在窄路自主掉头、避让异形障碍物，这种“类人”的细腻，离不开吉利的苦心钻研，仔细一想才是智能该有的温度。当然吉利把卫星、芯片、AI大模型全部打通，构建出“天地一体”的生态格局。说实话看到中国车企在技术上如此全面突破，甚至在某些维度超越国际巨头，那种自豪感特别真实。智能汽车的未来，不再是冰冷的机器，而是一个懂你、陪你进化的“智慧生命体”。吉利这一次真的让我们，看到了中国汽车的定义权～#全域AI能给汽车带来什么##吉利连续三年参展CES#

52. 毕马威用 100 页 Prompt 喂出税务 AI，两周工作压缩到一天

53. AI Agent 很火，但 Agent Infra 准备好了吗？

54. 今天腾讯正式发布了全新的AI命令行工具CodeBuddy Code，并宣布CodeBuddy IDE国际版开放公测！这意味着无论是专业开发者还是普通用户，都能享受到AI编程带来的极致效率提升。对开发者来说，日常繁琐的工作任务可以通过我们下达的指令实现自动化，其实也算是变相降低了开发成本。那对于普通用户来说哪怕我们是零代码基础也能快速开发一个小程序或者网站，轻轻松松的就能实现我们的创意想法！期待未来有更多便捷于工作和生活的小工具横空出世！

55. 实测文心5.0 vs GPT-5.1 用户只认好不好用

56. 【2026年AI工程师成长路线：八个关键台阶】两年前转型AI工程师，是我职业生涯最正确的决定。如果你今天想入局，这份路线图或许能帮到你。一、夯实Python基础当很多人急于跳过基础直接上手“氛围编程”时，扎实的编程功底反而成了稀缺优势。Python是AI社区的通用语言，哈佛的CS50p课程是最好的起点。二、拥抱AI辅助编程一个残酷的现实：你的竞争对手从来都不是AI本身，而是那些善用AI的开发者。同样优秀的程序员，掌握AI工作流的人能快三倍交付。AI辅助编程的本质是在你的基本功之上叠加一层杠杆。吴恩达最近发布了一个30分钟的入门课程，Claude Code则是目前最强大的工具之一。三、理解大语言模型的运作机制3Blue1Brown的系列视频堪称LLM原理的最佳可视化讲解，涵盖LLM工作原理、Transformer深度解析、注意力机制以及模型如何存储知识。看完这些，你对大模型的理解会上一个台阶。四、深入LLM研究理解原理之后，下一步是学会自己构建。Andrej Karpathy的“神经网络从零到英雄”系列，是这个领域最好的教程，没有之一。五、掌握AI智能体在跳入智能体的热潮之前，强烈建议先读Anthropic的官方指南。他们的核心观点很清醒：构建智能体不需要复杂的框架或库，需要的是可组合的模式。这句话值得反复咀嚼。六、应用落地我不建议追逐框架，但CrewAI的课程确实帮我建立了一个重要认知：把智能体想象成协作的人类团队。最近我更多使用Claude Agent SDK，它提供了完整的智能体循环、工具调用和编码工作流。另一个值得关注的方向是Claude Skills。相比构建完整的智能体，构建可复用的技能模块往往更精准、更可靠。技能让Claude保持轻量，避免循环漂移，在需要时精确触发。这可能是智能体发展的下一个形态。七、项目驱动学习GitHub上有一个包含90多个AI工程项目的开源仓库，覆盖LLM、RAG和真实世界的智能体应用，是绝佳的实战素材库。八、系统阅读Chip Huyen的AI工程书籍是每个构建真实应用的工程师必读之作。此外还有几本免费的可视化指南，用图解的方式讲透复杂概念，下载量已超过十万次。最后想说的是：框架来来去去，基础永远是基础。在这个快速迭代的领域，真正的护城河从来都是对底层原理的深刻理解，以及将这种理解转化为实际产出的能力。#How I AI#x.com/akshay_pachaar/status/2015044780330492116

57. 一个针对跨境卖家的AI智能体

58. Shopify：构建生产级智能体系统的经验

59. 看完吴恩达 DeepLearning AI 「Agentic AI」前半部分，整理了一下。一、Agentic Workflows 介绍 Agentic AI工作流指的是由一个LLM作为核心“大脑”，通过自主决策来规划、执行多个步骤，并驱动各种工具以完成复杂任务的智能流程。其核心要素包括：LLM、多步骤执行、任务完成。 1. 自主性程度 - 较低自主性：步骤预先定义好，工具调用为硬编码。自主性主要体现在文本生成部分。 - 高度自主性：Agent 能自主做出决策，并可以动态创建工具。 2. 优势 - 性能更好：在使用相同模型的情况下，Agentic AI 通常能获得更优的性能表现。 - 并行执行：支持多个步骤或任务同时进行。 - 模块化与动态替换：可以灵活替换工作流中的特定模块或模型。 3. 任务拆解设计 Agentic AI 时，关键一步是对任务进行拆解。工作流/任务可以拆分为以下形式： 1）模型类型： - 大语言模型：负责文本生成、工具使用、信息提取等； - 其他 AI 模型：如 PDF 转文本、语音合成（TTS）、图像分析等。 2）工具类型： - 接口 API：例如网页搜索、日历查询等。 - 信息提取：如数据库查询、检索增强生成（RAG）。 - 代码执行：用于计算、数据分析等。 4. 评估的重要性 - 客观评价：可通过代码或计算进行量化评估。 - 主观评价：利用 LLM 对结果进行打分（例如 0-5 分），但并非最佳实践，后续会进一步展开。 - 评估可针对端到端流程，也可针对单个模块或步骤。 - 通过检查执行轨迹（trace）来进行错误分析和评估。 5. Agentic 设计模式 - 反思（Reflection）：将模型输出再次输入给模型，让其自我反思以优化结果；也可结合外部输入（如代码执行结果）进行反思；还可设计专门的反思 Agent 或使用不同模型进行反思。 - 工具使用（Tool Use） - 规划（Planning） - 多智能体工作流（Multi-Agent Workflow）二、反思（Reflection）反思是指通过固定步骤对 LLM 的初次输出进行再次思考和分析的过程。结合外部工具或输入进行反思，往往能获得更优质的结果。实践证明，反思是显著提升模型性能的有效方法之一。在实践中，使用推理能力更强的模型专门负责反思任务，通常能取得更好的效果。三、工具使用（Tool Use） LLM 本身并不直接执行工具，而是由 LLM 指示执行引擎调用特定工具。执行引擎负责实际调用工具、获取结果，并将结果返回给 LLM，LLM 再基于这些结果生成最终输出。代码执行（Code Execution）是一个非常有用的工具。 LLM 可以生成 Python 代码，由执行引擎运行代码并返回结果。需要注意的是，执行代码时需考虑安全性，建议在 Docker 或沙箱环境中运行。模型上下文协议（MCP）的出现，极大地减少了工具调用的开发工作量，从原来的 m*n 级别降低到 m+n 级别。 #ai创造营##程序员#

60. AI Agent 的工作原理和架构是什么？

61. Eigent，全球首个多智能体生产力平台

62. Nathan Lambert 的文章："Get Good at Agents"（《精通智能体》）www.interconnects.ai/p/get-good-at-agents在 2026 年 AI 工具极度强大的背景下，开发者必须从单纯的代码编写者进化为多模型协作的“智能体管理者”。作者 Nathan Lambert 提出了一种类似于 Actor-Critic（执行者-评论家）的高效工作流：利用 GPT-5.2 强大的推理和深度搜索能力作为“规划者”来制定方案，配合 Claude Opus 4.5 卓越的长上下文和编码能力作为“执行者”落地代码，甚至挂载 Gemini 处理视觉任务。核心寓意在于，未来的软件工程竞争力不再局限于编程本身，而是取决于如何根据不同模型的特长，像搭积木一样构建出能解决复杂问题的自动化流水线。#HOW I AI##科技先锋官#

63. #IT那些事儿# AI Coding对软件工程的影响：1）以往动辄几百人的一个连级别的项目组可能缩减为一个班的专家组。每个专家配备一个“AI Agent 军团”，有的agent开发，有的agent功能测试，有的agent负责写mock，有的负责写压测……一个人就能负责一个模块的端到端交付。2）工程师的KPI可能从“代码行数”、“加班工时”或“千行代码BUG率”变为“交付速度”和“系统稳定性”。3）程序员的工作将从“编写代码”转向“定义问题”和“验证结果”。4）团队管理者需要建立一个更严格更严密的“AI产出审核制度”，防止低级但隐蔽的逻辑错误通过AI扩散到生产环境，这有点像一个开源库出现致命漏洞，导致全球漏洞开花，比如OpenSSLBloodBleed、Log4Shell、Struts2XXE。5）以往知识存在老员工的脑袋里。以后，团队管理者的任务是把专家们的经验“模型化”、Skills化。一个团队的竞争力不再取决于人员学历和数量，而取决于其日积月累的高质量提示词集、Skills集、结构化文档和认认真真标注过的精选的安全的久经考验的代码库。6）甚至有可能原有团队需要大换血，才能贯彻上述经验教训和原则。

64. 5个“笨能力”，让孩子更好适应AI时代。 #大咖观察 #红衣聊AI #鸡娃 #教育有方

65. 这篇斯坦福大学的论文直接让我大脑宕机了。他们构建了一个AI智能体框架，从零数据起步——无人工标注、无精心设计的任务、无演示样本，却在性能上超越了所有现有自博弈方法。它名为Agent0：通过工具集成推理实现从零数据释放自进化智能体（Agent0: Unleashing Self-Evolving Agents from Zero Data via Tool-Integrated Reasoning）。他们达成的成果简直匪夷所思。迄今为止，你见过的所有“自我提升”智能体都存在同一个致命缺陷：它们只能生成比现有能力稍难一点的任务。因此，它们会立刻陷入瓶颈。而Agent0打破了这层天花板。事情出现了转折：研究人员从同一个基础大语言模型（LLM）中生成两个智能体，让它们相互对抗。1）课程智能体（Curriculum Agent）：持续生成难度递增的任务2）执行智能体（Executor Agent）：借助推理+工具尝试解决这些任务每当执行智能体能力提升，课程智能体就被迫提高任务难度；每当任务难度升级，执行智能体就被迫进化迭代。这形成了一个闭环的、自我强化的课程螺旋，且全程从零开始——无数据、无人工干预、无任何外部输入。仅凭两个智能体相互推动，共同迈向更高阶的智能水平。更厉害的是他们加入的“制胜法宝”：在循环中嵌入完整的Python工具解释器。执行智能体学会用代码推理解决问题；课程智能体学会设计需要工具辅助才能完成的任务。于是两个智能体持续升级迭代。最终结果？ → 数学推理能力提升18%→ 通用推理能力提升24%→ 性能超越R-Zero、SPIRAL、Absolute Zero，甚至击败了采用外部专有API的框架→ 全程零数据支撑，仅依靠自进化循环实现研究人员还展示了任务难度随迭代次数上升的曲线：任务从基础几何题起步，最终升级为约束满足问题、组合数学题、逻辑谜题以及多步骤工具依赖型问题。这是我们目前见过的最接近大语言模型自主认知成长的成果。 Agent0不仅仅是“更优秀的强化学习（RL）”。它为智能体搭建了自我引导智能提升的蓝图。智能体时代就此开启#ai创造营##ai生活指南##科技先锋官#

66. 国外大神逆向了 Claude Code，发现它好用的秘密藏在反常识的 Agent 设计里（附完整 System Prompt）

67. 2026 CES吉利汽车以全域AI 2.0为核心的技术矩阵，正式发布WAM世界行为模型、Eva超拟人智能体与千里浩瀚G-ASD辅助驾驶系统。比起行业内常见的单点技术堆砌，给我直观感受到吉利这次亮相的颠覆性，它更像一套完整的智能出行解决方案。尤其是作为全球首个完成全域AI布局的车企，吉利构建起覆盖汽车、芯片、卫星等全场景的智能科技生态，还实现了与特斯拉并驾齐驱的天地一体全链条布局，这种体系化实力，让我看到中国车企在智能赛道的绝对底气。深入了解后，WAM模型这个整车大脑最让我惊艳。它通过分层架构整合宏观规划与微操决策，还引入人类价值函数形成闭环，首次让汽车有了持续进化的世界观和判断力。这种让汽车拥有思考能力的突破，说实话超出了我的预期。而Eva智能体借此完成从功能模块到整车智能中枢的质变，成为连接多终端的生态智能体，更是让我感受到人车家互联的终极形态正在靠近。千里浩瀚G-ASD的含模量数据更直指行业天花板，搭配百亿级参数模型、64颗卫星组网的天地一体通信，再加上顶级硬件组合，这套配置放在行业里都是顶尖水平。尤其是计划今年落地高速L3、低速L4功能并推进Robotaxi运营，这种技术敢落地的态度特别圈粉。这些技术矩阵不仅是吉利冲刺2026年345万辆销量目标的硬支撑，更在重新定义智能汽车终极形态，通过1+2+N框架实现的跨域协同，最终转化为用户能感知到的体验升级。在我看来，未来智能汽车的竞争就是生态和协同能力的比拼，而吉利已经提前站稳了脚跟，正加速迈向全球智能汽车引领者的目标。#全域AI能给汽车带来什么##吉利连续三年参展CES#

68. 华为WATCH Ultimate 2 非凡探索深度体验！手表里也能用 AI 小艺智能体了？！#华为表王到底有多少黑科技# #华为WATCH Ultimate2深度评测##华为手表首发腕上鸿蒙智能体# 李大锤同学的微博视频

69. 2025年被科技界提及最多的词—Agent！大家都把它视为下一个风口。那究竟什么是Agent？Agent到底能做些什么？这期视频，带大家看看理想同学Agent又能带给我们的生活哪些改变？ #理想i8# 骆智慧的微博视频抽奖详情

70. 2026年 AI 工程师发展路线图：AI 时代如何通往高级系统架构师AI行业的价值重心正从构建简单的API封装（“玩具”）迅速转向开发复杂的、生产级的自主系统。目前市场充斥着基于大型语言模型的浅层应用，这些应用缺乏护城河，容易被大型科技公司取代。为了在未来保持竞争力并获得高薪（报告中指出“提示工程师”与“系统架构师”之间存在15万美元的薪资差距），工程师必须深入理解并实践系统编排、内存管理和本地推理等核心能力。该路线图提出了一个由五个难度递增的项目组成的实践蓝图，旨在帮助工程师构建一份能够证明其具备处理生产环境复杂性能力的强大作品集。这些项目涵盖了从边缘AI和资源优化，到智能体循环、多模态AI集成，再到隐私优先的个人化AI助手和企业级的自主工作流编排。真正的职业保障源于专业知识和构建真实系统的能力。成功的关键在于立即行动、公开构建并记录过程，而非停留在理论学习。只有那些将知识转化为实际生产系统的人，才能成为未来企业迫切需要、不可替代的核心人才。核心观点：从“封装者”到“架构师”的转变。大多数开发者正在构建的只是“玩具”，而世界需要的是“系统”。为了实现职业上的突破，工程师必须摆脱“教程地狱”的舒适区，转向更具深度和复杂性的挑战。五个生产级项目：通往大师之路以下五个项目按复杂性排序，旨在构建一个能够证明工程师具备驾驭生产级复杂性能力的作品集。项目一：由小型语言模型驱动的AI移动应用> 级别: 初级> 证明能力: 边缘AI + 资源优化> 挑战: 构建一个离线优先的移动应用，使用小型语言模型（SLM）实现零API成本和完全的隐私保护。此项目旨在训练工程师如何在资源受限的硬件（如手机）上优化模型。> 关键架构决策: - 模型管理: 按需懒加载模型以节省内存；在检测到内存压力时卸载不活跃的模型；在设备空闲时预加载常用模型。 - 上下文窗口: 实现带有语义分块的滑动窗口机制。保留最相关的上下文，丢弃最旧的。使用嵌入相似度来决定哪些内容保留在窗口中，哪些被归档。 - 量化策略: 根据设备能力实施动态量化。对旧设备（2020年前）使用4位量化，对新设备使用8位量化。动态检测可用RAM并进行相应调整。 - 电池优化: 批量处理推理请求以减少设备唤醒周期；在低电量模式下限制模型调用频率；将非关键处理推迟到设备充电时进行。 - 离线优先同步: 用户数据以加密格式存储在本地。仅在连接网络并获得用户许可时才同步到云端。冲突解决机制优先保留本地更改。项目二：自我改进的编码智能体> 级别: 中级> 证明能力: 智能体循环 + 生产级调试> 挑战: 聊天机器人等待提示，而智能体等待目标。此项目的核心在于构建一个能够自主编写代码、运行测试并从失败中学习的智能体。它会不断循环，直到代码功能正常。> 关键架构决策: - 执行循环设计: 采用“计划 → 执行 → 测试 → 反思”的循环，并设置最大迭代次数限制。每个循环都存储状态以便在中断后恢复。使用熔断器模式来防止无限循环。 - 沙盒策略: 为每个任务提供隔离的执行环境。对CPU、内存和执行时间设置资源限制。文件系统访问权限仅限于项目目录。 - 内存层级: 短期内存保存当前任务上下文（最近5次迭代）；长期内存按问题类型索引成功的模式；失败内存存储错误签名及其解决方案。 - 反思机制: 每次失败后，提取错误模式和根本原因。使用向量相似度与过去的失败进行比较，生成关于失败原因和修复方法的假设。 - 从错误中学习: 存储失败尝试的完整上下文（尝试了什么、为什么失败、如何修复的）。在未来遇到类似任务时，先检索相关失败案例，避免重复犯错。 - 代码安全: 在执行前进行静态分析，检测潜在的危险操作。对于文件系统或网络操作，需要获得明确批准。项目三：“视频剪辑领域的Cursor”> 级别: 高级> 证明能力: 多模态AI + 复杂工具集成> 挑战: 文本是过去，视觉和视频是现在。企业需要能够理解并操作复杂媒体的智能体。此项目要求复刻一个开源视频编辑器，并构建一个能理解用户剪辑意图的AI智能体。例如，用户说“让这个更有电影感”，智能体便能自动处理剪辑、转场和调色。> 关键架构决策: - 多模态理解: 视觉模型分析每一帧的构图、光照和主体；音频模型分析对话、音乐和环境声。结合两种数据流来理解叙事流程。 - 意图转换: 将抽象指令（如“电影感”）转换为具体参数：慢节奏（80%速度）、降低饱和度的色彩（应用LUT）、模拟浅景深（对背景应用高斯模糊）、戏剧性的音乐提示等。 - 场景检测: 分析帧间差异以检测硬切点。使用嵌入相似度来识别场景边界，并根据视觉和听觉变化识别故事节拍。 - 编辑决策列表生成: 在执行前规划整个剪辑流程。生成剪辑、转场和特效的时间戳。在应用前验证计划是否符合叙事逻辑。 - 增量预览: 每次更改后不重新渲染整个视频，只生成受影响部分的预览。缓存未更改的片段以加快迭代速度。 - 反馈整合: 当用户说“太暗了”，智能体能分析亮度直方图，识别问题区域并应用针对性校正。跨会话跟踪用户偏好以改进未来建议。 - 带推理的撤销/重做: 每次编辑不仅存储了“什么被改变”，还存储了“为什么被改变”。用户可以询问“你为什么在这里剪辑？”，并得到基于检测到的故事节拍的解释。项目四：个人生活操作系统智能体> 级别: 专家级> 证明能力: 深度上下文 + 隐私优先架构> 挑战: AI的最大障碍是记忆。一个健忘的智能体毫无用处，而一个了解你生活的智能体则是一个伙伴。此项目要求构建一个深度个性化的智能体，管理你的日历、财务和健康，能够提前数月进行规划，并通过分析睡眠模式和会议密度来检测倦怠风险。> 关键架构决策: - 持续上下文构建: 实时摄取来自日历、财务、健康和通信工具的事件。提取实体（人物、地点、项目）并构建个人知识图谱，绘制实体之间随时间变化的关系。 - 主动监控: 后台线程每6小时运行一次，分析模式。检测异常情况，如会议密度增加而睡眠质量下降，并在问题变得严重前标记风险。 - 价值对齐: 用户明确陈述其优先级（如：家庭 > 工作，健康 > 收入）。每一条建议都将根据这些价值观进行验证。当行动与既定优先级发生冲突时，会向用户提示。 - 隐私架构: 所有数据均使用用户控制的密钥进行静态加密。未经明确许可，任何数据都不会离开设备。对于敏感操作，智能体可以完全离线运行。 - 预测性规划: 分析历史模式以预测未来的瓶颈。例如：“根据你第四季度的模式，你将在三月份过度劳累。”并立即建议预防性的日程调整。 - 决策支持: 当用户面临选择时，智能体提供多维度分析：财务影响、时间成本、与价值观的对齐度、潜在冲突等。建议中包含推理过程，而不仅仅是结论。 - 内存整合: 每晚进程将日常事件总结并存入长期记忆。在保留意义的同时压缩细节。旧记忆除非被反复访问，否则会逐渐衰退。 - 透明推理: 每条建议都包含“我推荐这个的原因”，并引用具体的数据点。用户可以深入探究其推理链。项目五：自主企业工作流智能体> 级别: 大师级> 证明能力: 生产级编排> 挑战: 这是AI工程的终极挑战，是作品集的收官之作。构建一个能够端到端运行业务工作流的智能体：监控Slack/Jira，规划执行方案，委派任务，并报告结果，同时提供完整的审计日志。> 关键架构决策: - 事件驱动架构: 监听来自Slack、Jira、电子邮件、监控系统等工具的事件。通过模式识别来识别工作流触发器。每种事件类型都映射到一个工作流模板。 - 工作流编排: 将复杂的工作流分解为带依赖关系的多个步骤。在可能的情况下并行执行步骤。通过持久化状态来处理长时间运行的操作。 - 多智能体委派: 一个“编排者”智能体生成专门处理子任务的“专家”智能体（如通信、数据查询、根本原因分析、文档编写等）。 - 自我修复机制: 监控每一步的成功/失败。失败时，确定是应该重试还是需要上报。对暂时性故障实施指数退避策略，使用熔断器来阻止重复失败。 - 审计追踪: 对采取的每一个行动都生成不可变的日志。存储决策内容、原因、授权人以及结果，可用于合规审计和调试。 - 基于角色的访问控制 (RBAC): 智能体的行为受限于调用它的用户的权限。敏感操作需要明确的人工批准。任何智能体都不能访问其范围之外的数据。 - 可观测性: 追踪每次LLM调用的输入、输出和延迟。收集工作流成功率、执行时间和单位成本等指标。当工作流反复失败时发出警报。 - 人在回路: 对于关键工作流，智能体在执行前提出计划供人工审核。突出高风险操作以供审查。在置信度低时向上级汇报。 - 工作流学习: 工作流完成后，评估其成功和失败之处。为未来类似情况存储成功的模式。根据结果更新工作流模板。 - 成本管理: 跟踪每个工作流的Token使用量。实施预算限制。在不牺牲质量的前提下优化提示以降低成本。前进之路：从思考者到实践者> 2026年的残酷真相 - 可替代者: 那些继续构建简单封装层的开发者。 - 不可替代者: 那些交付并部署自主系统的工程师。 - 两者之间的差距，仅仅是完成这五个项目的决心和行动。> 立即行动 - 选择一个项目开始: 新手从项目一开始，经验丰富的工程师可以直接挑战项目五。关键在于“开始”。 - 立即构建: 利用周末时间开始构建，因为市场奖励的是交付成果，而不是学习过程。 - 完整记录: 记录架构决策、失败与恢复过程、自我修正循环以及生产部署的全部细节。 - 公开构建: 在公共平台上分享进展，这有助于建立个人品牌并获得反馈。> 成果的差异 - 绝大多数人（90%）在阅读后将无所作为，继续构建相同的封装应用。 - 而另外10%的行动者将交付出真正的系统，他们将获得面试机会、工作录用和职业发展的主动权。总之：选择很简单：要么成为企业迫切需要聘请的架构师，要么被时代淘汰。专业知识是唯一剩下的职业保障。生产系统是唯一重要的作品集。现在，去构建一个能在现实中存活下来的东西。#ai创造营# #程序员#

71. 对于向深入学习上下文工程（Context Engineering）的同学，Anthropic刚发的这篇《Code execution with MCP: Building more efficient agents》又是一篇必看的文章。这篇文章讲的是如何解决 MCP 工具太多的问题，但凡你做过 Agent 开发，用了大量 MCP 工具，就会知道 MCP 工具多了后最大的问题就是上下文占用太多，不仅导致成本高，还会影响推理和生成质量。另外一个问题就是 MCP 工具返回的中间结果也会挤占大量的上下文空间。看这文章的时候忍不住夸了一下 Manus，他们确实在上下文工程方面探索的很深入了，里面的工程技巧和他们以前分享过的很类似。> Manus 把工具分成了 3 层，预定义了很多 Shell 工具，也是让 Agent 通过文件系统直接检索，另外也会实时编写 Python 代码来创造工具网页链接> Manus 《AI 智能体的上下文工程：构建 Manus 的经验教训》解读网页链接Anthropic 的方案也很简单直接，就是把“代码”也当作工具的一种，然后从代码中去调用 MCP。这样做有很多好处：1. 解决了系统提示词中工具定义太多的问题不需要在系统提示词中加载所有 MCP 工具，只需要定义一个“代码”工具。那需要工具了怎么办呢？这些代码都保存在统一的目录下，去目录检索下就能找到合适的工具了，比如这是文中的一个目录示例：servers├── google-drive│ ├── getDocument.ts│ ├── ... (other tools)│ └── index.ts├── salesforce│ ├── updateRecord.ts│ ├── ... (other tools)│ └── index.ts└── ... (other servers)找不到现成的工具怎么办？直接现写一个！写完了还可以保存起来下次继续用。2. 解决了 MCP 工具返回结果太长的问题比如说我们要用 MPC 工具获取 1 万行数据后筛选转换出合格的数据，就可以先从代码中调用 MCP 工具获取这 1 万行数据，然后从代码中去筛选过滤，最后只返回 5 条数据，这样上下文中就只需要保留那 5 条过滤的数据，而不是像以前一样有 1 万条数据在里面。3. 解决了数据隐私问题如果你直接使用 MCP 工具，工具返回的数据都要加载到上下文每次上传给 LLM，用代码就可以对敏感数据先二次处理再加到上下文4. 中间结果持久化和技能沉淀代码可以把一些中间结果写入文件保存到硬盘，一方面可以不占用上下文空间，另一方面也可以随时从硬盘避免反复调用 MCP。还有就是虽然很多代码是临时生成的，但是这些临时生成的代码可以保存下来，沉淀为“技能”（Skill），加上 SKILL .MD 文件就和 Claude Code 的技能一样可以被反复使用了。可能有人还记得 2023 年 Jim Fan 他们团队做的一个玩 Minecraft 的 Agent Voyager，就能把玩游戏的技能写成代码，保存起来后续使用，最终让 Agent 在 Minecraft 中做很多事。现在想想还是蛮超前的。网页链接原文：网页链接翻译：网页链接

72. 【Claude Code中文教程：10万字免费指南助你掌握AI编程新范式】一份专为开发者打造的Claude Code完整学习资源正式上线，从零基础到构建自定义AI智能体，全部免费开放。 + 这份教程解决什么问题？当AI编程助手成为开发者标配，真正的挑战不是“会不会用”，而是“能不能用好”。这份教程正是为此而生——帮助开发者系统掌握Claude Code，实现开发效率的质变。 + 九大核心模块，循序渐进 1. 基础入门：概述、安装配置、基础使用 2. 命令体系：CLI命令、标志说明、斜杠命令、自动化集成 3. 交互与工具：交互模式详解、工具调用集成 4. MCP协议：模型上下文协议的配置、管理与高级应用 5. 技能系统：从原理到实践，手把手教你开发自定义技能 6. 插件开发：从基础到高级的完整插件开发指南 7. 编程实战：代码生成、智能工作流、高级Agent功能 8. 技术原理：Agentic AI核心技术、架构解析、构建编程Agent 9. 企业部署：云集成、网络安全、LLM网关等企业级方案 + 三个值得关注的亮点 - 上下文感知编程：让AI理解整个代码库架构，提供深层建议而非简单补全 - 本地优先隐私保护：代码仅在授权上下文中运行，不用于公共模型训练 - 无缝CLI集成：在终端中实现AI结对编程，不离开熟悉的开发环境对于想深入理解AI编程工具工作原理、或计划构建自己编程Agent的开发者，这份教程提供了难得的系统性学习路径。 claudecode.tangshuang.net

73. Multi-Agent 小白入门：让你的Claude Code 提效 90.2% 这篇文章介绍了一种基于多智能体编排系统的方法，旨在通过让多个 AI 智能体分工协作，来提升 Claude Code 的工作效率。1. 详细阐述了单智能体的局限性，并提出了主管模式、流水线模式和并行模式三种核心管理架构，以解决上下文限制和专业化不足等问题。2. 作者还提供了一套实战指南，教读者如何创建由架构师、构建师、验证者和记录员组成的四人智能体团队，并利用共享文档实现任务同步。原文：x.com/0xYuker/status/2013094122656334136#HOW I AI# #程序员#

74. themodernsoftware.dev/斯坦福大学的公开课CS146S: The Modern Software Developer 这是一门教导学生如何利用最前沿的 AI 工具来将生产力提升 10 倍的课程。不仅教授理论，更强调掌握实际的 AI 辅助开发、自动化测试、智能文档编写和安全漏洞检测等技能。课程涵盖了从基础的 Prompt 工程到复杂的 AI Agent 开发的全流程：第 1 周：LLM 编程入门 - 学习如何高效编写提示词（Prompt Engineering），理解 LLM 原理。第 2 周：代码智能体 (Coding Agents) 解构 - 学习 Agent 架构、工具调用以及 MCP (Model Context Protocol)。第 3-4 周：AI 集成开发环境 (AI IDE) 与模式 - 学习上下文管理、与 Claude Code 等工具的协作模式。第 5 周：现代终端 (Modern Terminal) - 如使用 Warp 等工具进行终端自动化。第 6-7 周：测试、安全与维护 - 利用 AI 进行代码审查 (Code Review)、漏洞检测 (SAST/DAST) 以及自动化测试。第 8 周：自动化 UI 构建 - 使用 AI 快速构建前端和原型。第 9-10 周：部署后运维与未来展望 - 涉及 AI 在 SRE中的应用以及软件开发的未来趋势。#科技先锋官#

75. 如何解决Cursor等Agent编码开发轮次多了过后代码库变成屎山的问题？

76. ai agent的架构好像都差不多啊?有啥比较特别的吗？

77. 【GPT周报｜DeepSeek发布V3.1模型；特斯拉新车型接入豆包大模型；阿里发布智能体编程平台Qoder】8月21日，DeepSeek发布DeepSeek-V3.1模型，具备混合推理架构：一个模型同时支持思考模式与非思考模式；相比之前发布的DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-V3.1-Think 能在更短时间内给出答案。DeepSeek-V3.1还有更强的智能体能力，通过后训练优化，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。官方App与网页端模型已同步升级为DeepSeek-V3.1。用户可以通过“深度思考”按钮，实现思考模式与非思考模式的自由切换。GPT周报｜DeepSeek发布V3.1模型；特斯拉新车型接入豆包大模型；阿里发布智能体编程平台Qoder　　8月22日，阿里巴巴发布智能体编程平台Qoder。阿里巴巴称，该平台提供最强的上下文工程能力，可一次检索10万个代码文件。基于强大的编程智能体，可大幅提升真实软件的开发效率。使用Qoder开发一个电商网站的前后端，可将原本需要数天的工作缩短到十分钟。

78. 高效利用代码智能代理（coding agent）优化开发流程的几点经验：1. 优质的自动化测试至关重要。我特别推荐pytest。我的一个项目里有1500个测试用例，Claude Code能智能选择执行与当前变更相关的测试，最后再跑完整测试套件，既节省时间又保证质量。2. 赋予智能代理交互式测试代码的能力也很重要。比如给出启动开发服务器的说明（尤其是网页项目），让它能用Playwright或curl等工具验证代码效果，提升调试效率。3. 我通过维护GitHub issue集合，并将问题URL直接粘贴到Claude Code，实现了很好的项目管理和问题追踪。4. 文档对智能代理的帮助没想象中大。虽然我项目文档详尽，但LLM读代码比人更快，文档主要帮我发现需要更新的地方。5. 代码质量工具不能少。linters、类型检查器、自动格式化工具等，让智能代理有据可依，使用起来效果更佳。总结：凡是让人类更好维护代码库的手段，基本上也同样能提升智能代理的工作效率。这为未来人机协作开发提供了宝贵的实践指导。🔗 simonwillison.net/2025/Oct/25/coding-agent-tips/

79. Agent Infra到底是什么？【AI基建】

80. 用我们自家的AI，普通人也能享用优秀分析师的服务#AI #Reportify #商业研究 #智能体

81. 给AI一个“身体”：3D数字人或是具身智能的解法？【硅谷101】

82. AI猫片疯传，海螺一键复刻爆款！让无数老外上头的AI猫片，还有兔子蹦床、Baby采访、食物吃自己，原来都是用海螺做的。它有个「Agent」模式，简直是懒人福音，上传一张图，AI全自动干活，一键出片。电商搞钱：AI模特走秀、商品广告，拍摄成本秒归零；知识博主：让爱因斯坦给你讲课写板书，谁还敢说学不会；剪辑师：无限的片头、空镜素材库，灵感用到飞起；个人IP：AI写真、AI短剧，轻松打造一个永不塌房的虚拟爱豆。它背后的Hailuo 02大模型，，在全球AI榜单上都是TOP级别的存在，难怪效果这么稳！帮大家总结了爆款公式和赛道，快来试试吧！ #AI #人工智能 #AIGC #AI视频 #海螺AI

83. 小米Miloco来了！利用 AI 大模型+小米 IoT 设备的打通，让 AI 走进物理世界，“空间智能”真正走进普通用户的日常生活！小米 Miloco 搭载云边端的协作架构，整合音视频多模态，让毫米波雷达、各类传感器等等真正接入 AI 自学习，眼、手、脑结合，形成未来智能家居的全新入口！

84. 打算试试 Vibe Kanban 。一个面向 AI Vibe Coding 工作流管理的平台，它通过看板界面帮助我们规划、协调、执行和审查由多种 AI 编码智能体（coding agents）生成的任务。支持 Claude Code、Gemini CLI、Amp、OpenAI Codex 等。项目的设计理念：当大量代码由 AI 生成时，开发者的主要工作将聚焦在任务规划、结果审查与协调管理上，而不是单纯写代码。项目：github.com/BloopAI/vibe-kanban#ai创造营# #程序员#

85. LangChain官方推出的LangGraph入门课程↓LangGraph Essentials (Python & TypeScript)内容包括：- 创建简单的工作流程并构建智能体- 使用 LangGraph 的核心构建块：状态、节点和边- 为您的智能体添加内存- 加入人机交互访问：academy.langchain.com/collections/quickstart#ai创造营##程序员# 黄建同学的微博视频

86. 值得一读↓2025: The year in LLMs1 推理之年2025 年推理模型（reasoning models）成为主流，各大实验室发布支持逻辑推理和更强问题分解能力的模型，这类模型不仅在数学和逻辑任务上表现优异，还能更好地驱动工具型工作流。2 Agent 兴起真正有意义的 agent 是能通过工具循环调用完成多步任务的系统，这类 agent 在复杂任务和长流程执行上展现出实用性。3 编程 Agent 与 Claude Code2025 年最重要的事件之一是 Claude Code 的发布，它以及其他公司推出的编码 agent 让模型能够写代码、执行、检查结果并迭代完成任务，这推动了自动编码模式的成熟。4 命令行上的 LLMsLLM 在命令行界面上得到广泛采用，CLI 工具成为开发者常用方式，这表明强大模型的交互不再局限于图形界面或 Web 应用。5 YOLO 与风险常态化“YOLO” 模式（往往绕过确认步骤自动执行）在 agent 圈内流行，虽然能提升效率，但也带来安全风险，反映了对 AI 安全意识的偏移。6 订阅价格上升多个 AI 服务推出约 200 美元/月的高端订阅计划，显示产品化趋向成熟及企业级用户需求增长。7 中国开源权重模型崛起中国实验室发布了一批表现优异且开源权重模型，它们在开放性和可扩展性方面对全球生态产生显著影响。8 长任务能力模型在处理需长时间推理和执行的复杂任务上有显著提升，能够完成更长、更复杂的软件工程任务。9 图像编辑与 Prompt 驱动特性Prompt 驱动的图像编辑功能爆红，特别是在用户生成内容领域带来巨大增长。10 模型在学术竞赛中获奖推理模型在国际数学奥林匹克等高难度学术竞赛中取得金牌表现，证明了 LLM 在核心逻辑推理与复杂问题求解上的突破。11 Meta Llama 迷失方向曾经引领开源 LLM 的 Llama 系列今年表现不如预期，在较轻量和实用性方面落后于其他开源模型。12 OpenAI 不再遥遥领先OpenAI 仍然领先于大众认知层面（如 ChatGPT 的品牌认知），但在技术深度和多领域竞赛中受到其他 lab（包括 Google Gemini）强力挑战。13 Google Gemini 的表现亮眼Gemini 系列推出一系列高能力模型，涵盖多模态输入和高效训练架构，并被视为 OpenAI 的主要竞争对手之一。Vibe Coding，MCP，……访问：simonwillison.net/2025/Dec/31/the-year-in-llms/#ai创造营##程序员#

87. 《从零开始构建智能体》从基础理论到实际应用，全面掌握智能体系统的设计与实现在线阅读： datawhalechina.github.io/hello-agents/Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。✨ 你将收获什么？ 📖 Datawhale 开源免费完全免费学习本项目所有内容，与社区共同成长 🔍 理解核心原理深入理解智能体的概念、历史与经典范式 🏗️ 亲手实现掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用 🛠️ 自研框架HelloAgents 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架 ⚙️ 掌握高级技能一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术 🤝 模型训练掌握 Agentic RL，从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM 🚀 驱动真实案例实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目 📖 求职面试学习智能体求职相关面试问题#科技先锋官#

88. 【用好AI编程助手，你需要学会“当甲方”】当我们还在纠结AI写的代码对不对时，顶尖开发者已经在思考另一个问题：如何让AI持续工作数小时，自动完成大规模重构，直到所有测试通过。这不是科幻，而是Cursor团队分享的真实工作方式。核心认知转变：从“写代码”到“管上下文”当你习惯让Agent编码后，你的主要工作就变成了一件事——为每个Agent提供恰到好处的上下文。不多不少，刚刚好。芝加哥大学的研究发现，有经验的开发者更倾向于在生成代码前先规划。这个发现很有意思：越是高手，越不急着让AI动手。规划不是浪费时间，而是在帮AI明确目标。目标越清晰，AI的成功率越高。几个反直觉的实践：第一，不要手动标记每个文件。Agent有强大的搜索能力，让它自己去找。你塞太多“可能相关”的文件进去，反而会让它分不清主次。第二，对话不是越长越好。过长的对话会让Agent失去焦点，上下文里积累的噪音会分散它的注意力。当你发现效果下降，果断开启新对话。第三，当Agent跑偏时，别试图用后续提示修修补补。回滚改动，重新细化计划，再跑一次。这比“抢救”一个进行中的Agent更快，结果也更干净。测试驱动开发的新玩法让Agent写测试，确认测试失败，提交测试，然后让Agent写实现代码并持续迭代直到全部通过。关键是要明确告诉它“现在是TDD阶段，不要写模拟实现”，以及“不要修改测试，只写能通过测试的代码”。Agent在有清晰迭代目标时表现最好。测试就是那个目标——它让AI能边改边验证，而不是盲目输出。并行运行多个Agent一个很强的技巧：让同一个提示词同时在多个模型上运行，然后比较结果。这对棘手问题特别有效。不同模型会采用不同方法，你可以从中选出最优解，甚至发现某个模型遗漏的边缘情况。那些用得最好的开发者有什么共同点？他们写具体的提示。“给auth.ts加测试”和“为auth.ts的登出边界情况写测试用例，参考__tests__目录的模式，避免使用mock”——效果天差地别。他们认真审查。AI生成的代码看起来可能是对的，但细节里藏着魔鬼。Agent工作得越快，你的审查流程就越重要。他们提供可验证的目标。Agent无法修复它“看不见”的问题。强类型、代码检查工具、测试——这些都是给AI的明确信号。他们把Agent当作有能力的协作者，而不是听话的工具。让它给出计划，要求它解释，对不认可的方案敢于质疑。说到底，用好AI编程助手的本质，是学会当一个好甲方：需求清晰、目标明确、验收严格，但也给足空间让对方发挥。cursor.com/cn/blog/agent-best-practices

89. 那里寻找到相对完整的真正的AI-Agent 的源码用来学习？

90. 中小企业数据管理救星！极空间部署无代码数据管理平台『Teable』

91. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

92. 2025年，Agent对于打工人真的有用吗？实测OK Computer

93. 「Github一周热点94期」开源AI渗透测试智能体、模块化智能镜子、开源AI Coding、多平台热点聚合、IPTV 频道集合和开源游戏合集

94. Simon Willison（Django 框架的联合创始人）。他一边陪家人装饰圣诞树、看电影，一边用 Codex CLI + GPT-5.2，把 Emil Stenström 的 JustHTML（纯 Python、通过 html5lib-tests）迁移成了一个纯 JS、零依赖的库，跑过了 9200+ 个 html5lib-tests 用例，最终产出大约 9000 行代码、43 次提交。整个过程他自己只发了 8 条左右的提示词。当然我不是来吹 Coding Agent 或者说 GPT-5.2 多牛逼的，只是正好我发现这案例本身完美命中了 Coding Agent 的舒适区。什么是 Coding Agent 的舒适区呢？1. 从一种语言“翻译”到另一种语言大语言模型最擅长的事情之一就是“照葫芦画瓢”，或者说“翻译”，无论是自然语言还是编程语言，都能做到又快又好。所以像这个案例中从 Python 翻译成 JS，相对就很轻松了2. 有完整的测试集合想想我们日常写代码，写完都需要测试一遍，如果不对再修改，如果这个过程需要人工介入，比如一些 UI 测试，就会很低效，但是如果 Agent 能自己测试，那么它可以从测试中收集反馈不断调整不断修复，直到把问题解决。这个 HTML5 标准有一套名为 html5lib-tests 的测试集。这是一套与语言无关的测试数据（输入是 HTML，输出是正确的解析树结构）。这就好比你让 AI 做数学题，你虽然不懂解法，但你手里有一本带标准答案的习题册。你不需要盯着 AI 写的每一行代码（过程），你只需要看它算出的结果对不对（结果）。3. 已经设计好了架构，Agent 只需要“填空”Agent 由于受上下文窗口长度限制，每次任务是没办法太长的上下文，复杂一点的项目你没法整个代码库扔过去，所以我们通常要基于架构设计将 Agent 的任务拆分成小一点的任务让它刚好在上下文窗口内完成。所以架构设计无论对于真人的项目还是 Coding 的项目都非常重要。Simon 这个项目他不需要凭空设计，直接让 Agent 参考那个 Python 项目的 API 设计。这意味着架构是现成的，AI 只需要基于现有架构去“翻译”。4. 高手来操作武侠小说里面，同样一把剑，在高手手里能发出更大的威力，毫无疑问 Simon 是高手中的高手。看 Simon 的操作流程：1). 制定规范 (Spec First)：第一条提示词不是求代码，而是扔给 AI 现有的 Python 代码，让它写一份 JavaScript 版本的设计文档（Spec）。2) 冒烟测试 (Smoke Test)：让 AI 先跑通一个最简单的“Hello World”级别的 HTML 解析，确保链路是通的。3. 死循环测试 (The Loop)：Simon 配置好 GitHub Actions，每提交一次代码就自动运行那 9000 多个测试用例。- AI 写代码 -> 跑测试 -> 报错 -> AI 读错误日志 -> 修正代码 -> 再跑测试。- 结果：AI 像个不知疲倦的程序员，用了 140 万个 Token，提交了 43 次，直到所有绿灯亮起。Simon 把这个过程称为 “设计智能体闭环” (Designing the Agentic Loop)。这就是为什么这项目对于 Agent 来说做起来很成功。---既然我们知道 Coding Agent 的舒适区或者说强项在哪里，其实我们在开发时也可以充分发挥它的强项，比如说：1. 不要着急实现，先看看有没有“葫芦”可以照着画“瓢”2. 尽量让 Agent 自己去验证需求，为 Agent 提供验证必须的工具，比如Chrome Dev Tool MCP、Lint、自动化测试等等3. 先设计好再去实现《I ported JustHTML from Python to JavaScript with Codex CLI and GPT-5.2 in 4.5 hours》网页链接

95. 什么是 AI 智能体？

96. 最近在硅谷，围绕“提示词工程已死”的论题引发了广泛讨论。值得关注的核心争议和观点集中在以下几个方面：🧠 核心观点对比1. 提示词工程已过时OpenAI 高级研究员肖恩·格罗夫和前 OpenAI 成员 Andréj Karpathy 均认为，提示词工程（prompt engineering）已难以支撑未来智能体开发：它过于片段化、依赖单次输入，缺乏系统性。 • Karpathy 推出“上下文工程”（context engineering）：强调在合适时机、以合适方式提供历史交互、工具状态、长期记忆等信息。他比喻开发者成为“信息架构师”，负责协调各种上下文内容。 • Grove 则主张“规范化编程”（spec-writing），强调事先用结构化规范文档明确目标和业务意图，而不仅在交互中摸索。2. Prompt 工程正在转型，而非消亡 • 从技术角度看，Prompt 的作用在高级模型中确实弱化。例如 GPT-4.1、Grok‑4 等模型具备更强的上下文理解与推理能力，不再依赖精细 prompt 才能取得好结果。 • 但许多人认为 prompt 工程仍在演化：从单句 prompt 转向“对话设计”、“上下文管理”、“prompt chaining” 等复杂任务流程策略。3. 社区观点：prompt 工程“变了样”Reddit 社区上，一些从业者认为： “不是 prompt engineering 死了，而是它变得要求你理解如何管理对话背景、记忆与价值输出方向。”“曾经拼命构造大型 prompts 和人格设定，现在感觉做法过时了。” 也就是：当任务简单时，一次 prompt 就能得出结果，但复杂的 AI 使用场景仍迫切需要用户具备管理上下文、情境引导能力。✅ 值得关注的几个维度：趋势 / 观点重点内容上下文工程（Context Engineering）系统化管理提示输入、历史对话、工具信息、长期记忆规范化编程（Spec‑Writing）用结构化文档定义意图、价值与行为准则，减少依赖 prompt 优化Prompt 的新姿态从“一-shot prompt”转向“prompt chaining”、“记忆管理”、“交互设计”等模型进化背景具备推理/多模态能力的新模型可能使复杂 prompt 不再必要 Prompt 注入风险 & 安全考量随着提示使用常态化，对安全性、对抗性输入攻击的防护需求上升 🔍 所以，真的“已死”了吗？提示词工程不是一场死亡审判，而是一次进化过程： • 在对话系统、大型模型和 AI 智能体日益复杂的今天，它需要从“单次输入优化”转变为“长期记忆管理 + 系统性规范沟通”，甚至衍生出像 Karpathy 所提的“上下文工程”、Grove 所主张的“规范化编程” 。 • 如果你还在靠写复杂 prompt 获取好输出，新的 paradigm——context design + spec writing——已经引领工业级 AI 项目开发。✨ 如果你想深入了解： • 研究报告与案例：Karpathy 和 Grove 的具体技术框架与落地实践值得进一步追踪。 • 新模型实例：如 Grok‑4、GPT‑4.1 等内建 reasoning、多模态能力的系统，是目前 prompt 工程适用性下降的典型代表。 • 安全与合规议题：prompt 注入、上下文操控、AI 滥用风险等，已成为行业重点关注。 • 社区讨论：像 Reddit r/PromptEngineering 上的真实实践反馈，很适合理解这一转型期的技巧与误区。总之，这场“大辩论”背后，其实是 AI 开发范式正在从“提示优化”为中心，走向“意图澄清 + 系统化上下文管理”的新纪元。如果你正在参与智能体项目或长期对话应用，这个转向值得特别关注。我关注以上，是因为，在这个对大模型的能力建构中，我看到了亲子沟通以及人类间所有沟通的可比拟图景。留存。我的深度思考⬇️提示词工程的演化，就像人类沟通从“话术”到“关系架构”的进化 1. 早期的提示词工程 = 父母的“怎么说孩子才肯听” • 精雕细琢每一句 prompt，就像父母小心翼翼用“非暴力沟通”、“正面管教”等技巧去构造对话方式。 • 但这些技巧在复杂情境中显得无力，因为它们忽略了关系的底层结构：历史、信任、价值观的共识。 2. 上下文工程 = 父母成为“关系设计师” • Karpathy 提出的 context engineering，要求开发者管理记忆、工具状态、互动历史……恰如父母需要管理一个家庭系统中：孩子的成长历程、当下情绪、文化背景。 • 真正的对话，不靠“一句话解决”，而是靠上下文的稳定性与共识的持久性。 3. 规范化编程 = 父母先厘清“育儿意图”而非临场应对 • Grove 提出“spec-writing”的思路，类似于父母在日常教养前，先厘清自己育儿的信念与边界。 • 没有价值结构的对话，只会在问题出现时手忙脚乱、反复试错。 4. prompt chaining 与家庭关系的“对话链” • prompt chaining 中，多个提示词连接构成一个流程，依赖顺序与演进。 • 类比为：孩子发脾气、父母回应、第三天老师介入、孩子再反馈……整个链条决定了沟通是否演变为信任、创伤还是断裂。 5. 安全性与防注入 = 亲密关系中的“操控与暗语” • prompt injection 如同人类沟通中的情绪操控、语言操控。一旦被识别成操控，关系崩塌。 • 所以，“对抗攻击”不止是 AI 问题，也是亲密关系问题。💡 结语：从 prompt 到关系洞见：AI 的演进过程，也是一面镜子，照见人类对“理解、表达与共识”机制的重新建构。我们曾经以为写好一句话就能沟通，其实真正的沟通，不是“把话说好”，而是建构关系、管理历史、承认情境、共创意图。这也是我们在“妈妈哲学”中持续探索的——不是“如何说”，而是“如何一起成为”。这就是渡渡鸟们，践行妈妈哲学、创新家学，遵循“养育一个孩子，需要一个村庄，支持父母，需要一个群落”创建村庄和群落的意义。

97. 数据科学工作流程复杂，涉及规划、执行、验证和反思多个环节，单靠传统工具难以高效协作和持续优化。Agentic Data Scientist 是一个基于多智能体架构的开源框架，利用 Google Agent Development Kit 和 Claude Agent SDK，实现了从智能规划到分阶段执行再到持续校验的闭环工作流。它能自动拆解任务，迭代优化方案，结合先进的科学技能库和模型上下文协议工具接口，帮助数据科学家高效完成复杂分析任务。主要功能包括：- 自适应多智能体协同工作，迭代规划与执行保障质量；- 任务分阶段管理，实时跟踪成功标准与进度；- 集成 Claude 科学技能库，支持多种科学计算和数据处理；- 文件管理与网络检索工具，方便数据导入与外部信息获取；- 灵活部署，支持命令行快速启动，满足多场景需求。适合需要系统化、多步骤数据分析的科研人员与工程师，项目地址：github.com/K-Dense-AI/agentic-data-scientist从规划到总结，Agentic Data Scientist 用智能化分工和不断的自我校正，助力数据科学项目更高效、更可靠地推进。

98. 2025年被称为“智能体（Agent）元年”，各行业、各领域应用AI技术，主要体现为研发各种基于Agent的智能体应用。2026年，预计会迎来“智能体应用”的井喷，并且会从单智能体全面转向多智能体应用，多个智能体相互连接和协作，将越来越多的工作和任务自动化和智能化。对于普通人来说，在2026年，你会看到，越来越多的人类工作由AI接管，AI取代人干活的步伐在加快。

99. 哪个ai写代码最强？

100. 无问芯穹首曝智能体服务平台，以基础设施加速企业级「智能体自由」

101. 全民开发时代已到！零代码平台如何让普通人轻松玩转智能体，开启副业新机遇？

102. 哇塞！智能体来了，智创未来欢乐冒险起航啦

103. AI智能体(Agent)，新手最常见的50个问题

104. 智能体来了

105. 企业 AI 开发门槛高？2026 AI 智能体平台低代码革命给出答案

106. AI智能体实操新玩法，用AI快速批量生产爆款，节省时间成本

107. 低代码+AI

108. AI+低代码

109. 为什么说低代码平台和AI是互补关系，而不是替代关系？

110. 2025年值得开发者尝试的AI辅助开发工具推荐，人工智能开发好用吗？

111. 2026自己动手做Agent,这些工具就够了

112. 别被概念忽悠了！零代码、低代码、AI+低代码、AI开发平台，要怎么理解

113. 不用写代码！4阶段从入门到AI Agent大神，省200小时

114. 0代码！文科生也能做的Agent！

115. 「AI训练营」第二期

116. AgentRun

117. 3分钟上手Agent Skills｜0代码做Agent

118. 第十二篇丨不用写一行代码！10分钟搞定AI资讯助手，每天少刷30分钟网页

119. Coze零基础Agent智能体开发教程｜无代码AI智能体搭建+工作流插件知识库全攻略

120. 无代码从0到1构建Al Agents

121. 2026AI 元年

122. OpenAI 发布无代码智能体构建器

123. 辞旧迎新，盘点2025年智能体的白热化竞争

124. 用一个词概括2026年的AI趋势，我选“工程化”

125. 智能体定制工作室避坑｜2026新兴风口？别被“零代码躺赚”忽悠了

126. 【AI+无代码】AI不会取代无代码！而是黄金搭档

127. 洞察趋势

128. 低代码的深度解构

129. AI 时代下，如何打通软件工程 “快速通道”？

130. 低代码/无代码平台的幻象与现实

131. 无代码开发平台和低代码的区别

132. 传统 OA 卖的是功能，现在国产无代码卖的是“解决问题”

133. 随着AI的不断降低使用门槛、理解能力不断提高、需求到实施的一体化集成，传统的低代码空间会更小

134. 低代码平台如何借力AI智能体实现“自动驾驶”式开发

135. 大汉软件Agent智能体构建平台

136. 低代码Agent开发框架使用指南（三）—小白5分钟利用Coze轻松构建智能体

137. ChatDev 2.0

138. 成果｜ChatDev 2.0

139. 从手动搭建到AI辅助

140. 普通用户现在值得尝试通用AI智能体吗？一篇实测对比帮你安心决策

141. 2025低代码测评揭晓

142. 普通人如何快速掌握AI协作技能？这份「3阶段成长地图」请收好

143. AI的能力边界与人机协作模式

144. 难道AI是“猪队友”？四步提升人机协作效果

145. AI时代职场适应力构建

146. AI智能体能否实现“0代码”开发？全网观点大PK

147. AI入门教程真能零门槛上手吗？3000+用户观点大PK

148. 非程序员成为智能体高手，绕不开的5个点

149. 开源狂欢背后，不懂技术的我们如何拥抱AI？

150. ChatDev2.0零代码革新

151. 首次公开！重构智能体生产！无问芯穹推出基础设施智能体蜂群

152. 还在用规则引擎？90%的呼入业务已经换了智能体！ - 哔哩哔哩

153. 1.22 | AI智能体

154. 2025企业级智能体开发平台推荐:赋能产业智能化,降低AI落地门槛

155. 企业智能体开发

156. AI商业化元年智能体开发的者福音井云智能体封装系统|可独立部署

157. AI时代生存必修课

158. 什么是无代码AI平台

159. 开发平台:简介和定义

160. 从0到1:Dify AI智能体部署与使用全攻略(1/6)

161. 2025年AI智能体平台大爆发,哪家最值得选

162. Flowise｜无代码 ChatBot 构建平台｜LangChain

163. 【百度智能体】零代码创建你的 AI 宠物助手

164. 别折腾代码了!现在用这种智能体开发平台,像搭积木一样搞定AI助理。

165. AI Agent技术社区

166. Coze 从入门到实践，零门槛驾驭 AI 智能体（已完结）

167. AI产品经理的2025生存指南：Dify、Coze、AutoGen等6大智能体框架选型全拆解

168. COZE AI 智能体开发体系课（从入门到高级）零基础零代码

169. 零代码搭建企业智能体：BuildingAI 开源平台支持 RAG 与智能体控制（MCP）

170. 智能体如何搭建？2025 零代码实操指南，智能体来了带你从 0 到 1 避坑落地

171. [完结16章]COZE AI 智能体开发体系课（从入门到高级）零基础零代码

172. COZE AI 智能体开发体系课（从入门到高级）零基础零代码 | 已完结

173. 无代码也能手搓！深度搜索智能体——用腾讯云智能体开发平台打造有任务规划能力的工作流

174. 未来的软件将以AI为中枢和内核：一场“优势大融合”的静默革命

175. 泼OpenAI冷水：LangChain官方阐述为何不走可视化Agent Builder路线

176. 2026年低代码软件开发工具推荐合集

177. 直播预告：10月10日《CBI 技术有聊》智能体&低代码？开发新变革

178. AI智能体+低代码，重塑企业应用开发之路

179. OpenAI宣布ChatGPT Projects功能免费开放，普通用户可享更高效的AI协作体验

180. 为什么说低代码谎言的破灭，是AI原生开发的起点？

181. 普元获IDC低代码+AI代表厂商推荐！推动企业打造“智能体生产线”

182. Flowise 技术深度解析：低代码如何驱动下一代 AI 智能体

183. Agent vs Workflow：谁才是效率革命的主角？

184. 大模型应用精华总结：AI Agent与Workflow模式对比及最佳实践！

185. 【2025 最新】推荐6个国内主流的AI智能体搭建平台

186. Coze 从入门到实践，零门槛驾驭 AI 智能体

187. 别再争论程序员会不会被AI取代了，低代码+AI的真正终点是“人机协同”

188. 从工具到生产力，AI代码助手加速渗透开发流程 | AI代码助手行业词条报告

189. AI时代的低代码革命:程序员必备的AI编程开发平台完全指南

190. OpenAI重磅推出：无代码智能体构建器！

191. 别折腾代码了！现在用这种智能体开发平台，像搭积木一样搞定AI助理。

192. AI Agent 的 Skill 和行业 Workflow

193. 企业级智能体作品展播⑤一等奖｜产品经理AI助手智能体：数据驱动、场景感知、合规导向

194. GitHub 上最值得关注的 14 个开源 AI 低代码工具

195. 告别低效自动化：这套5步框架，让你的Workflow进化为高阶Skill

196. 零代码应用系统专门面向产品经理、实施人员业务骨干等非技术岗位

197. n8n官方示例：全自动回复的「语音助手Agent」

198. 零代码、低代码、AI+低代码、AI开发平台：一文看明白

199. 企业级AI应用平台开源！

200. 逆熵无代码财务智能体整体解决方案

201. 6 个适合做 PoC 的开源无代码 / 低代码工具推荐

202. 关于智能体（AI Agent）搭建，Dify、n8n、Coze 超详细的总结！

203. AI 工作流工具终极对比：Agent Builder vs n8n、dify、coze，该怎么选？

204. 低代码 + AI：对低代码未来发展方向的思考

205. Agent平台n8n实践：26分钟构建你的第一个AI智能体（无代码）

206. LLM应用开发之 “三国杀” ：低代码、开源框架与全自研的取舍之道

207. Agent场景需求评审标准

208. 低代码开发火了！降低开发门槛的新方式，小白也能上手

209. 低代码 + AI：不是噱头，是软件开发的下一个生产力革命

210. AI 工作流工具终极对比：Agent Builder vs n8n/dify/coze，该怎么选？

211. Agent与Workflow融合之道—构建大模型业务落地的完整指南！

212. 数字化转型无从下手？免费低代码平台帮你“零门槛”破局！

213. Workflow和Agent的本质区别

214. 从 Prompt 到 Context：AI Agent 时代，上下文工程才是核心方法论

215. 经典文献 | 人工智能在与人类协作中的角色：自动化、增强与未来工作

216. 告别编程门槛！4款好用免费低代码平台实测

217. 智能体最佳实践的方法论（一）：评估

218. 从玩具到利器：手把手教你构建一个“会思考”的AI智能体

219. 智能体基建的“阴阳平衡”：人机协同如何从理念落地为生产力

220. 无代码AI智能体革命：PF Agents打造1500+平台无缝自动化，企业效率飙升秘籍

221. 低代码是“神器”还是“骗术”？一个99年入行老码农的祛魅实录

222. 目前llm开发（agent➕rag）真的需要code能力

无代码≠零门槛：人人都能做智能体吗？

精选参考来源