2026 年程序员自救指南 引言：谁在抽谁的鞭子？ 所有与 AI 共事的开发者都害怕遇到这样的情形：同样的模型，同样的时间，同样的项目，甚至同样复杂度的问题，不同用户却得到截然不同的结果。有人得到伴随

在多模态大模型（MLLMs）领域，思维链（CoT）一直被视为提升推理能力的核心技术。然而，面对复杂的长程、视觉中心任务，这种基于文本生成的推理方式正面临瓶颈：文本难以精确追踪视觉信息的变化。形象地说，

本文介绍了有赞 AI 在企业内研发全流程的落地实践，围绕研发的设计、编码、测试阶段落地 AI 能力；过程中建设了 Agent 评测体系，不断反馈，持续迭代；

Akamai推出分布式推理云解决方案，通过全球边缘部署NVIDIA GPU、原生AI运维平台及针对性安全体系，实现低延迟、高合规的实时AI交互。

2025年12月GitHub十大热门：从claude-mem到CosyVoice，Agent持久记忆、可视化构建、终端开源替代、语音生成全面突破，2025年完美收官！

大家好, 我是印刻君. 今天我们来聊注意力 (Attention) , 这个 Transfromer 架构的核心. 不少科普文章, 在介绍到注意力时, 都会刻意绕过数学公式, 单纯靠比喻来解释注意力.

✅ 新全栈的“核心循环”变成了： Prompt Engineering（问题的建模能力） 你需要清晰、结构化地告诉 AI：目标是什么、上下文是什么、边界在哪。 验证与裁剪（判断与迭代能力） AI 生成

2025 对我来说，是一次“技术觉醒”的年份。 在过去的四年多里，我一路从传统前端开发到 AI 驱动的生产力革命，从门户网站建设、jQuery 时代的刀耕火种，到 React、Vue 的组件化繁荣，再

LangChain 是一个用于构建基于大语言模型（LLM）应用的框架，其核心思想是“组合可复用的组件”来构建复杂链式逻辑。LangChain 的架构模块化清晰，主要包括以下 六大核心组件

本文结合真实项目，回顾 2025 年 AI 编程关键节点，总结我稳定使用的技术栈与工作流，并对 2026 年的趋势做出判断。

本系列介绍增强现代智能体系统可靠性的设计模式，以直观方式逐一介绍每个概念，拆解其目的，然后实现简单可行的版本，演示其如何融入现实世界的智能体系统。本系列一共 14 篇文章，这是第 5 篇。

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* 支持将复杂任务递归分解为可执行的步骤：Agent 在执行任务时可能需要进一步分解子任务 * 提高系统的灵活性和可扩展性 * 避免单点故障，每个 Agent 都能独立工作

AI 向右，社区向左 站在 2025 的尾巴上回望，这确实是极具撕裂感的一年。 一方面，AI 技术像一列高速列车，轰鸣着向着更强的逻辑、更高的效率、更极致的自动化狂奔——我称之为 “向右” ；另一方面

这是苍何的第 468 篇原创！ 大家好，我是热爱编程的苍何。 去年底的时候，我写过 2 篇 AI 漫剧的文章，感兴趣的还挺多的。 也认识了非常多做 AI 漫剧的朋友，我们武汉 AI 圈也举办了 AI

本篇分享了多智能体系统的两种核心架构。主管架构通过主管智能体管理多个专业智能体，适合结构化任务。分层架构引入了团队与层级概念，由顶层主管协调团队主管，从而分担决策压力，提升系统处理复杂任务的能力。

Transformer 是一种完全基于注意力机制的神经网络架构，放弃了传统的循环和卷积结构，在机器翻译等序列到序列任务中表现出色，并成为当今大语言模型（如 GPT、BERT）的基石。 我们以最经典的 

新年第一弹，OpenAI 研发副总裁 Jerry Tworek 官宣离职，这位七年老兵给出的理由让人细思恐极：想做在 OpenAI 做不了的研究。

在之前几篇文章中，Chaiys同学设计了一个高考信息查询智能助手AI Agent业务场景，分别使用手写代码、LangChain框架、QwenAgent框架、AgentScope框架实现了一次，学习了几