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在基于大模型的AI应用设计上，存在着两种不同的模式：智能体(Agents)和工作流(WorkFlows)。业界把智能体和工作流以及它们的混合体统称为Agentic AI。设计Agentic AI系统的

2027 年将是人类命运的关键节点！Anthropic 首席科学家 Jared Kaplan 预警，人类将在 2027 至 2030 年面临是否允许 AI 进行递归自我进化的终极抉择。

本文字数2000+ ，阅读时间大约需要 4分钟。 货拉拉UI自动化新范式：从人工维护到AI自愈 阿里发布了他们最强思考模型，有点东西。（附实测）

最近爆火的开源项目 OpenClaw 是一个款能够运行在自己设备上的个人 AI 助手。你只需分配任务，它就会 7x24 干活——而不是简单的文字回复。 目前，网上已经有很多详细的 OpenClaw 安

春节档模型大战，又杀出一匹黑马。 今天，MiniMax 正式官宣了已经提前两天开跑的新模型 M2.5，依然主打智能体和 Vibe Coding，性能比肩 Claude Opus 4.6。

如果你已经用了一段时间 OpenClaw，肯定会遇到这样的需求：我需要一个专门写博客的 AI 助手，一个写小说的，一个做代码开发的……每个都有独立的角色定位、工作目录和配置。这就是多 Agent 配置

背景 嘿，兄弟！你是不是也感觉 AI 越来越香，但 Token 账单也越来越“烫”？ 💸 GPT-4o、Kimi 这些模型的上下文窗口动不动就几十万、上百万 Token，我们恨不得把整个项目都扔进去。

这是苍何的第 495 篇原创！ 大家好，我是苍何。 最近被 OpenClaw 刷屏了吧？ 3 周时间 GitHub Star 干到 19 万，比当年 DeepSeek 还猛。 我也发了好几篇文章了，然

LangChain 1.0 核心升级包括： create_agent、标准化接口及精简包结构。智能体开发从“原型玩具”迈向“生产级框架”，create_agent 通过中间件和结构化输出提升开发上限

Superpowers 是一个为 AI 编程代理（如 Claude Code、Codex、OpenCode）打造的完整软件开发工作流系统。它的核心理念是：通过一套可组合的"技能"（Skills）和初始

引言 在上一篇文章中，我们解析了一个关于天气实时预报的MCP server，相信大家对这一块应该有不错的体感了。那么我们这一篇就会来讲解一下MCP 客户端的一些问题和配置。

在开发复杂的 AI Agent 时，Agent 通常需要经过“思考 -> 调用工具 -> 观察结果 -> 再思考”的多次循环才能完成任务。如何优雅地控制这个循环（例如何时停止、每一步如何动态调整参数）

腾讯砸了 10 个亿，把最先进的混元大模型塞进微信群，结果大家玩得最开心的，依然是十年前 QQ 机器人那一套。

🧩 一、为什么 2025 年还在谈 Monorepo？ 🌈 背景演进： 2018 以前：前端项目分散，每个 repo 都是一个孤岛 🏝️。 2019–2022：组件库复用开始流行，人们引入 Lerna

从数据集构建：如何为春节祝福场景“喂”出懂人情的AI 今年1月初，我立了个Flag：春节前，做一个能帮人写祝福语的小工具。 当时想得很简单，现在大模型这么强，写个祝福语还不简单？结果被狠狠打脸。 我用

热门 AI Skills UI/UX Pro Max Skill ， Vercel Agent Skills， Superpowers

这是苍何的第 491 篇原创！ 大家好，我是麻了的苍何。 在乙巳蛇年的尾声，我们终于迎来了世界最强顶尖 AI 视频模型Seedance2.0。 已经在全网疯传了，因为其效果真的太炸裂了，就连《黑神话悟

一、前言：为什么要学习RAG？ 在大语言模型（LLM）飞速发展的当下，我们在使用大模型时常常会遇到两个核心痛点：一是大模型的知识库存在“时效性滞后”问题，无法获取训练数据之后的新信息，也无法访问企业内