梳理从基础 Simple‑RAG 到企业级高阶 RAG 全套实现方案，围绕文档切分、增强存储、检索优化、高级架构四大模块，结合实际业务案例剖析，帮开发者跳出 Demo 局限，搭建低幻觉的生产级 RAG

最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。 加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又

模型圈一直都很热闹，每月都有各种新的模型出来。 最近一个月，国产大模型不断推出新模型，Step 3.7 Flash、MiniMax M3、GLM-5.2、Kimi K2.7 Code几乎都是前后脚发布

现在市面上能调用的模型确实越来越多了，各家都有自己的亮点和侧重点，光看宣传文档和跑分数据其实很难判断哪个真正适合自己——尤其是当任务从单轮对话延伸到多步操作的时候，情况就更加复杂了。 所以我就想着，不

AI Agent 操作浏览器的方式分两种。第一种是截图发给 LLM，LLM 返回一个 (x, y) 坐标，让浏览器自动化工具在该坐标模拟点击；第二种是把网页转换成一棵带编号的文本树，LLM 从文本树里

2026年ChatGPT进行了比较大的革新，最近GPT5.6全量推出后，受到很多用户的欢迎。尤其是Codex编程工具，把GPT的功能都融合进去了。支持上下文窗口105万token，最大输出长度12.8

一条推文引发的讨论 2026 年 6 月初，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在社交平台上写了一句话，大意是：别再手动给 AI 编码代理写提示词了，应该去设计一个能替你写提

2639 小时。0 行手写代码。年入 30 万美元。利润率 90%。零员工。 大家好，我是小虎。 我花了半个月时间，把今年能找到的、有据可查的 AI 独立开发者案例翻了个遍。翻完之后我发现了一件挺扎心

腾讯混元 Hy3 正式版发布，用 WorkBuddy 实测工具使用、规划、长程执行、多源理解四项 Agent 能力，附完整提示词和官方数据。

最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看

GPT 5.6 来了！单纯看基准维度，好几项都赢了 Fable 5！ 那么实际能力如何呢？ 我决定设计一个新的测试例子，一个例子测试多种能力。一轮定胜负！ 而且一轮测试，几乎把 Sol 和 Fable

GPT-5.6预计在7月7号发布。 不只是更强——Sol/Terra/Luna 三层矩阵、Ultra 多智能体协作模式、Codex 深度集成。OpenAI 选在 Fable 5 结束免费的当天发布

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Skills 生态已有 1400+ 个，大部分是换了壳的 Prompt。实测两周后留下 5 个真正改变 AI 工作方式的：Superpowers(245K Star)、Taste Skill...

阿里一面Agent方向面试复盘，涵盖LangChain架构、Multi-Agent、A2A协议、MCP、Transformer自注意力、大模型对比等核心面试题

现在，大家对基础模型能力诉求越来越高了，不再满足文本输入，而是混合输入。 比如一张界面截图、一份业务图表、一页扫描合同、一张发票等，模型不仅要能看懂文件中的内容，还要能把内容变成可执行的步骤、提取结构

眼看 GPT 5.6 就要发布啦，老马强插 Grok 4.5，还贴脸 Opus 4.8！我都看得按捺不住了！！ 边路的 Grok，现在这么强么？我好奇心炸裂了，必须上手摸一下！国外的模型，我也可以放心

用户级与项目级 settings.json 全解——同一条配置写在不同层级效果完全不同，优先级覆盖规则和每个字段的实战用法。

GPT-5.6 系列终于正式发布了。 这次 OpenAI 一共推出了三个型号：面向复杂任务的 Sol、主打平衡的 Terra，以及追求速度和成本的 Luna。 从官方公布的数据来看，GPT-5.6 S