Kaku 是 Pake 作者 tw93 开源的 AI 终端，基于 WezTerm 深度定制，内置命令修复、自然语言转命令和 AI 聊天面板。

人类之所以能进行复杂的对话和决策，是因为我们有记忆。同样，一个实用的Agent也需要记忆能力——它需要记住之前的对话、积累的知识、以及用户偏好。本章将深入探讨如何为Agent构建完整的长短期记忆系统。

国产最贵、速度还慢，凭什么还是国产之光？Kimi K3 前端能力全球第一梯队，长任务处理稳，还是开源模型，这次是真敢跟顶尖闭源模型掰手腕了。

AI 编程入门教程第 2 章，一文讲清国外 AI 御四家的十年发展脉络：Transformer 诞生、OpenAI 内部分裂、Anthropic 出走、谷歌起了大早赶了晚集、马斯克 xAI

记忆让Agent拥有知识，但知识本身不能解决问题。Agent需要"思考"——面对一个复杂任务，它能分解步骤、选择策略、发现错误并自我纠正。这就是规划与推理的核心价值。 4.1 任务分解：ReAct框架

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

AI Harness，助你成为 AI 全栈开发！ git submodule + domain init，以及对 AI 的一些思考

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

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GPT-Red:自动化红队如何形成 Agent 安全数据飞轮 TL;DR 场景:OpenAI 2026-07-15 公布内部使用的红队模型 GPT-Red。它把自动化红队从一次性 Benchmark

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

你好，我是 Guide。先算一笔账：**ChatGPT Plus 套餐 $20/月，现在可以直接用 GPT-5.5**。Claude Opus 4.6/4.7 呢？Pro 套餐同样是$20/月。 相同

OpenAI 暂时取消 Plus、Business、Pro 套餐的 5 小时使用限制，Codex 随便用。同时梳理近期 AI 模型大乱斗：Fable 5 被迫第三次延长、Grok 4.5 翻身

TL;DR 场景:OpenAI / Anthropic / Google Cloud / Databricks / Glean 等公司同期都扩大 FDE / Forward Deployed 类岗位,

TL;DR 场景:Java 后端工程师转入机器人创新中心负责实时语音 AI 模块,链路跨越端侧音频、WebRTC、Go/Python 网关、ASR/LLM/TTS、机器人播放与动作、首音等端到端指标

如果说Agent的架构是骨骼，那么提示词就是大脑中的神经元连接。一个好的提示词能让模型从"差不多"变成"精确可控"，而思维链（Chain of Thought）则让模型从"直觉反应"升级为"逻辑推理"

我当时就是觉得"两个 search 应该没关系吧"——结果查了接近两小时才发现是这个原因。这个亏吃一次就够了。

--- 2026 年 5 月，arxiv 上出现了一篇让人不舒服的论文（2605.03310）。研究者对 1600+ 条执行 trace 分析后得出结论：Multi-Agent LLM 系统的生产失败率在 41%～87% 之间。

龙虾漏洞太多...我准备换成企业级、更安全、自由度超高、含阿里生态的悟空,因为悟空有OpenClaw几乎所有的能力，自由度也非常高（可以自定义模型，自定义Skills、MCP）而且更安全，更易用。