一、先看问题：最重要的"代码"在裸奔 提示词还躺在代码里的三个真实困境： 改完不知道改了什么——DEFAULT_SYSTEM 字符串被直接改，没有版本、没有 diff，回滚靠 git blame 猜。

盼了好久的漫画工坊终于正式上线了，这次还新增了自定义漫画功能，一键就能复刻任意爆款漫画，今天带大家完整走一遍流程。

用一条订单诊断请求，串起 Agent Card、客户端选服务与实例、Nacos 注册发现、AgentScope 内部协作、MCP 调用、两层重试及多副本上下文和共享记忆。

AgentScope 现已正式支持 JEV，将 System One 的结构化判断接入 Agent 的完整任务流程。

过去一年里，Agent 的发展可以说是风起云涌，有非常多的落地案例以及新技术出现。到底在 Agent 的落地场景中有哪些核心场景，以及现在 Agent 的形态有什么发展趋势？

AI Agent 正从“能演示”迈向“进生产”。跨越这一步，依靠的不只是更强的模型，而是一套可靠、安全、低成本，并且可构建、可运行、可观测、可治理的企业级基础设施。

你有没有遇到过这种情况：Demo 跑得好好的语音助手，一上生产就被人吐槽"反应太慢"；你翻遍模型规格表，每个都说自己"低延迟"，但真到用户盯着屏幕等回复的时候，谁快谁慢你心里根本没底。 更麻烦的是，这

H3-World 的动作控制，为什么不能只靠一句提示词？ 作者静态机制/未执行记录；不代表模型生成成功或实时测量。 给视频模型写“镜头先向左转，再向右转”，听起来已经把动作和顺序交代清楚了。但模型读懂

上周刷到一条消息：Anthropic给Claude Managed Agents加了动态工作流，主Agent能自主调度最多1000个子Agent并行干活。数字很震撼。但我看到这条新闻的第一反应是——1

Selected model is at capacity. Please try a different model. 绕过去不使用Codex, OpenCode 里用 ChatGPT 一、问题背景

我把自己的投资流程交给一套自己写的系统，跑了 85 天，账户浮盈最高到过 3733 元。但这钱不是它赚的。这篇文章讲的是：一套不选股、不预测、不自动下单的系统，到底帮我做了什么。

2026 年 9 月 22 日至 23 日，由阿里云承办的2026世界人工智能开源大赛（GOAI）在杭州云谷中心迎来收官。作为大赛核心赛道之一、由阿里云独立策划、运营的「新智基座（Agent Infr

企业知识库 RAG 做完第一版，几乎都会遇到同一个尴尬：明明都召回了，模型偏偏用了第二、第三条，第一条反而不是答案。

这篇把整个架构一次讲完：循环怎么转、四道护栏怎么防抽风、两条红线怎么让底座不塌。看懂这一篇，前面拆开的感知/打包/桥接/记忆就都有了归属。

在 2026 云栖大会 AI 实时数据智能论坛上，千问办公联合 AgentBridge 正式发布“数据分析专家”套件——业务人员用自然语言，即可安全调用企业多源数据，得到一份经过分析与复核、可直接交付

语音评测显示 Passed，为什么工具调用只有 1/2？ 作者未执行的任务判定示意；不代表harness/API或设备验收，实际采集/播放待核。 小团队给语音配件接上模型、工具和播报之后，往往会先问：

LoRA微调技术深度解析 摘要 LoRA 是参数高效微调的事实标准——冻结基座、仅注入低秩可训练矩阵，把可训练参数量缩小约三个数量级，绕开全参微调的显存墙与灾难性遗忘；QLoRA 再叠加 4-bit

前 10 篇我们把 RAG 的流水线搭完了：解析 → 切片 → 索引 → 检索 → 重排 → 生成 → 服务化。但这套系统有个本质局限——它是被动的。 用户问一句，它答一句。用户不问，它不动。它不会主

大家好，我是袋鼠帝 前两天我有点无聊，好奇搜了一下自己电脑里有多少个 md 文件。 结果是14217 个。 html 也有 1082 个。反倒是 Word 文档只有 267 个，PPT 才 34 个。