Pregel基于Checkpoint的持久化机制是实现Agent应用高可用性和长期记忆的基础，它本质上是将 不断向前推进的图在“Superstep”之间将其状态固化的过程...

CLI-Agent-Manager (AgentBoard)：为“氛围编程”而生的多 Agent 并行工作台

最近，马斯克再次成为科技圈的焦点。他旗下的xAI推出了AI百科全书Grokipedia 0.1 版本，并宣称0.1版本已经优于维基百科。

AI越来越强大，所以应该也有一些开发者，为了省事，把代码甩给AI，结果得花更多时间去修补它写出的Bug。 但其实问题不在于AI不够聪明，而在于它眼瞎呀。

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

作为程序员，你竟然还在手撸代码 ？？？ 如果没有公司给你提供账号，你真能玩转AI ？？？ 除了平时搜搜查查，AI 对你还有其他用处 ？？？ AI 只会服务使用 AI 的程序员～

本文以DeepSeek-OCR-2为例，详解其核心特性、本地部署及推理实战。并延伸后处理策略，涵盖数据清洗、RAG优化到多模态检索，打通从“读出来”到“用起来”的全链路，为高质量数据集构建提供实战指南

目录 RAG 概念与原理 1.1 什么是 RAG 1.2 RAG 工作原理 1.3 传统 RAG vs Agentic RAG 1.4 为什么需要 RAG Agno 中的 RAG 架构 2.1 核心组

第一次看到 Claude Code 的时候，我是有点懵的。 一个 CLI 里的 AI？不在 IDE 里补代码？不用鼠标、不点文件树？ 我当时的第一反应是：这玩意儿能干嘛？

🎯 这是 Claude Code Skills 系列的第一篇，主要介绍：什么是 Skill？如何创建 Skill。 你有没有想过，可以自己"教" AI 一项新技能？ 不是调参数，不是写代码训练模型，就

前言 几篇文章下了，真心希望可以把这种所谓的技术门槛打下来！！这几天，我深度体验了字节 Trae 最新推出的 Skills 模式 今天体验 AI 真的能自己把 Bug 改完，而且改得有模有样！这篇文章

在构建基于 LLM 的应用时，Prompt Engineering（提示词工程） 不仅仅是写出漂亮的文案，更是确保模型能够准确调用工具（Tools）、输出结构化数据（Structured Data）的

1. 前言 如果你已经学会： 免费使用 Nano Banana Pro： 6 个白嫖 Nano Banana Pro 的网站 使用提示词库复刻惊艳图片：一次找齐！1000 个 Nano Banana

中国 AI Agent 争夺战：通义 1 亿 MAU、豆包预装手机、Kimi 做开发者工具——三条路线全拆解 发生了什么？

最近 Agent Skills 非常火爆，2026 年1月1 日到现在，不完全统计 Github 上每天新增（某 Skills 市场收录）的 Skills 1W+，最高一天接近 4W。 最近很多人问我

Multi-Agent 协作的基石：协议标准化探索之路 摘要 随着 AI Agent 的快速发展，如何让不同的 Agent 之间高效协作、如何标准化 Agent 与外部工具的交互，已成为业界关注焦点…

我觉得大家还是理性看待 “前端已死论” 吧，虽然 AI 是会对行业有冲击的，尤其是 “只会写代码” 的初级岗位，但技术变革同样也会创造新机会。

从语言热度趋势，框架/工具发展，浏览器发展，AI工具支持，跨端演变，学习模式变革等方面，分析前端发展和未来展望

AI 写的页面总很丑？别急着怪模型！可能是 Tailwind 限制了它的发挥。一个简单技巧——禁用 CSS 框架，改用原生 CSS，界面设计感立刻提升。亲测有效，附前后对比图！