AI 能写代码，但它造不出软件 最近，我收到越来越多的消息：陌生人发来一坨 AI 生成的代码，配上一句“能帮我把它变成产品吗？”。 发信人往往是律师、销售、医生，甚至是咖啡店老板。他们没有写过一行生产

从 1.0 到 2.0 其实只有几个月的时间，Cursor 的进化速度真的很快。对我来说，这波更新最实用的功能是多智能体和浏览器使用。

提到稚晖君，毫无疑问，在科技圈一直是顶流的存在。自从稚晖君从华为出来投身机器人创业以后，大佬的技术动向无时无刻不被业界所关注着。 这不，就在刚刚过去的 1024 程序员节，稚晖君动态迎来一波大更新，并

知识库，就是让AI学会你说的话、懂你的业务；而个人本地知识库，则是把散落的记忆变成可检索的“第二大脑”——安全、私密、专属，帮你对抗遗忘，释放思考潜能。

大模型（如GPT-4、Llama、文心一言等）的研发是一个极其复杂、耗资巨大的系统工程，涉及多个学科领域。

就在这两天，AI 大模型界像约好了一样，扎堆发布新模型。9 月 29 日 DeepSeek-V3.2-Exp 发布，9 月 30 日 Claude 4.5 紧随其后发布……

今天要深入剖析的 MCP（Model Context Protocol）驱动的智能体化RAG系统，正是为了根治这一痛点而生。它的革命性不在于增加了多少新工具，而在于赋予了AI一个“工具选择大脑”。

嘿，各位 AI 爱好者！如果您曾觉得自己的 AI 项目陷入基本的聊天机器人和过度炒作的 LLM 循环，那就准备好了吧。今天，我们要深入探索 MCP 的狂野世界——对于新手来说，这就是 模型控制协议。

如果让你开发一个 AI 编程工具（比如 Cursor），你觉得最大的难点是什么？ 是前端技术、后端技术、UI 设计、还是别的？

智能体的应用涵盖专业领域问答、资讯整理、角色扮演等场景，极大地提升了用户体验与工作效率。借助智能体开发平台，用户可以轻松打造定制化AI应用，推动AI技术在各领域的广泛应用与深度融合。

面对需求，葱葱蓉蓉游刃有余。 以顶层规则、模块README与任务spec组成最小上下文，稳定驱动跨模块代码生成。

💡 作为一名做 AI 应用落地的博主，我把这篇指南拆到了骨子里：文章讲了什么、用了哪些工程化范式、隐含了哪些设计假设、有哪些可复用的“硬骨头”，以及我对其优缺点与落地路径的专业评估。

Dify 是一个开源的 LLM（大语言模型）应用开发平台，由 LangGenius 团队开发。它提供可视化界面，

在过去几年中，检索增强生成 (RAG) 的生态系统已经蓬勃发展。互联网上出现了越来越多旨在帮助开发者构建 RAG 应用的开源项目。

想在本地运行大模型，却卡在环境配置？CUDA和cuDNN是GPU加速的核心，但版本混乱、依赖冲突让无数人头疼。本文从零开始，带你避坑踩雷，5分钟搞定高性能环境，让大模型在你的电脑上“飞”起来！

今天要介绍的RAGFlow，正是一款将前沿RAG与Agent能力深度融合的开源引擎——无论是个人搭建知识库，还是企业级部署，它都能帮你快速将复杂数据转化为生产级AI系统。

GitHub宝藏多，最近发现了一个超级神器，是Datawhale出品的免费开源项目 happy-llm，这个项目在几个月内就斩获了19.9k Star。

最近，我和朋友聊 AI 时，找到了一个共识： 虽然，现在大家生活在同一个世界。但，却活在不同的时代。 现在，很多人还在用传统的方式（你不用或很少用 AI）来解决问题，AI 没有产生什么帮助。 很多人哪

Embedding虽然只是“语言输入层”，但它决定了机器能否“听懂人话”。从词频统计到语义建模，再到上下文理解，这条演化之路，正是NLP智能化的缩影。