Google最近发布了一篇关于Agent长达60页的文件： 《初创公司技术指南：AI Agents》 ，这份报告从宣传来说表达了自己与之前偏理论的文章不一样，他还是暴露了不少细节技巧，对正在做Agen

在以文本交互为主的情况下，重点放在对文本信息的加工上；如果包括各种类型的信息（例如，需要道路状况的识别和声音的感知的无人驾驶），则用于图像和声音的数据的访问接口将被对接。

从今天开始，作者介绍一系列AI Agent（智能体）的开发或部署。需要的基础只是要对Python有个大概的了解，几乎是从0开始实践。涉及到的代码都会比较简单，一般不会超过50行。

今天我们讲第一个AI Agent例子：用CrewAI配置一个软件虚拟团队。实际上，这个需要有69行代码，那为什么不叫开发而叫配置呢？因为代码中几乎没有程序化的内容，基本上就是配置信息。

在大模型落地的众多路径中，RAG（检索增强生成）是几乎“最值得掌握”的一项技术。它将知识库与大模型结合，让模型不仅“知道”，还能“答得准、说得清”。

Agent智能体让 AI 不再仅仅是会说的工具，而是真正拥有了自主行动力，能够目标驱动、自我规划、执行复杂任务，甚至组成虚拟团队进行协作。

本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，涵盖从基础理论到实践应用的全方位学习路径，为AI开发者提供系统性的技术资源。

今天，我们将通过一份2025年AI Agent开发路线图，全面解析Agent开发领域的核心技术栈和发展路径。

如果让你开发一个 AI 编程工具（比如 Cursor），你觉得最大的难点是什么？ 是前端技术、后端技术、UI 设计、还是别的？

本文提出动态混合稀疏微调框架（DySparse），通过结构感知参数选择、梯度稀疏化压缩、神经路径蒸馏三大核心技术，在Llama3-405B模型实现调显存占用下降89% （8xA100可微调）、多任务遗

AI 正以前所未有的速度发展，新的机遇不断涌现，如果你希望：与技术专家、产品经理和创业者深度交流，一起探索 AI如何改变各行各业。

本文详解了一个全栈AI应用的构建过程：前端用Bootstrap展示用户数据，后端用json-server提供模拟API，LLM服务通过Node.js集成大模型，实现基于自然语言的数据问答。

无论你是零基础的职场新人、想跨界的传统程序员，还是计划布局AI赛道的创业者，都能通过这份指南理清思路、找准方向。

就在这两天，AI 大模型界像约好了一样，扎堆发布新模型。9 月 29 日 DeepSeek-V3.2-Exp 发布，9 月 30 日 Claude 4.5 紧随其后发布……

现在大家遇到问题，第一反应都不是使用搜索引擎，而是问 chatGPT，chat 大家都知道是聊天的意思，但是 GPT 它到底是个什么呢？

随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。

过去的深度学习框架对文字的处理，没有考虑到（大范围的）上下文，例如 RNN 就会一直循环计算前面的文字的影响力，但是距离一长，前面内容的记忆会丢失得比较多，而且 RNN 这个串行逻辑也跑不快。

本文提供了完整的AI大模型学习路线，从数学基础（线性代数、微积分、概率统计）和编程基础（Python、数据结构算法）入手，逐步深入机器学习和深度学习理论，最后探索大模型技术。

AI 能写代码，但它造不出软件 最近，我收到越来越多的消息：陌生人发来一坨 AI 生成的代码，配上一句“能帮我把它变成产品吗？”。 发信人往往是律师、销售、医生，甚至是咖啡店老板。他们没有写过一行生产