在过去，如果我们想自动化操作手机，通常需要使用 Appium 或 Airtest 这样的工具，但这要求开发者必须深入了解 APP 的底层元素 ID，比如 resource-id 或 xpath。

在使用 OpenAI SDK（或兼容接口如 DeepSeek）实现外部工具调用时，你可能会写出类似下面这段代码： 这段代码明明已经本地执行了 get_weather 函数，拿到了真实结果，为什么还要再

背景 前段时间 GPT 4o 的 AI 生图掀起了"吉卜力热潮"，很多网友脑洞大开，创作出非常有意思图片，如 3D Q版人物立体相框、角色穿越传送门 、Q版角色表情包等。 近期谷歌 Gemini 团队

今天，我们就基于一套完整的架构图，来系统拆解这六大模块，告诉你——一套真正可落地的AI Agent架构，究竟该怎么搭。

在我的实际项目中，这套AI工具链覆盖了软件开发的全生命周期：需求分析阶段使用ChatGPT和Claude进行需求澄清和技术方案设计；开发阶段结合Cursor、GitHub Copilot进行智能编码；

Cursor + Apifox MCP：告别手动复制接口，AI 助你高效完成接口文档开发 一、写在前面：为什么需要这个方案？ 作为前端开发者，你是否遇到过这样的场景： 需要联调十几个接口，要一个一个去

今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。 一、AI 智能体（AI

近期，MCP在开发者社区中广受关注，成为业界热点。值得关注的是，Cursor编辑器在0.45.x版本中已正式加入了对MCP的支持。

如果说 ChatGPT 真正的开创了聊天时代的智能对话，那么这次 Google 发布的 Nano Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）将真正开启了图片智能生成的时代。