我们正在建设 BAINT AI Classroom 但最近，我们花越来越少的时间去问应该增加什么功能，而是花更多时间去问学生 他们在学习的时候，到底发生了什么 这让我们发现了一件重要的事情 AI已经知

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今天绝大多数 Agent 都可以粗略抽象成： Agent = Model + Harness Model 提供底层的推理与决策能力 ，是 Agent 的“推理大脑”，Harness 则定义模型如何观察

DeepSeek Harness开源之后热度极速上升，主要源于其一切皆可插件的概念，市面上的主流Agent，如Claude Code ，Cursor

本次是用AI做的一个供应链知识图谱，包括首页驾驶舱 图谱总览 风险中心 数据接入 分析报告 权限审计等

最近用AI工具跑了部1分钟的短剧。古风悬疑题材，3个角色，12个分镜，目标是一部能直接播放的完整视频。这个任务不算复杂，但恰好覆盖了短剧制作的核心环节：剧本拆解、分镜规划、角色锁定、视频生成和剪辑合成

ChatGPT和Codex各自擅长的领域不同，但真正影响工程体验的往往不是“再加一个模型”，而是如何路由任务、保留上下文、控制授权，并用独立证据判断任务是否完成。

我正在做一个多Agent调度引擎（MAS-Engine），目标很野——让Agent能够自主潜入 Python / Node.js / Rust 项目，从需求提取一路干到构建交付，全程无人工干预。

为什么不写 prompt？因为 prompt 是「一次性的咒语」，写得好不好全靠运气和经验。而 Loop 是「让 AI 自己迭代到达标」的工程化方法，你只需要设计目标+ 规则 + 刹车，剩下交给程序。

企业引入AI智能体，最怕的不是模型不够强，而是无法融入现有协作流程。qm提供了另一种思路：每个员工拥有独立作用域，在Slack频道和Web中与智能体协作，同时保留个人定制空间。其架构将核心逻辑与部署目

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第1章：认识 DeepSeek Harness——一个插件化的 Agent Runtime 平台 你以为 coding agent（编码智能体）是一个程序，其实它是一个可以拼装的运行时平台。 当你在终

团队只有一个模型、一个人调的时候，业务代码直连官方 SDK 没问题。模型变成三个、调用方变成五条业务线，问题就不在模型分数上了。密钥进仓库、账单对不上、主模型 5xx 时页面直接炸、出事之后日志里只有

Agent 的完成消息只是声明。本文用确定性回读、独立验证和接受权三道门，说明如何把测试、提交、外部状态与阻塞证据写进可恢复的完成契约。

作用域链和闭包是 JavaScript 中两个紧密相关且非常容易搞错的知识点：作用域链决定变量的查找顺序，闭包则让函数离开原来的执行环境后，仍然可以访问定义时的外部变量。下面一文帮你彻底搞懂。

训练课题：一个完全无法预测结果的事情——你的决策基础是什么？限制条件：不引入外部决策理论，仅使用 AI 自身积累的认知结构。 问题：没有数据时，决策靠什么 大多数决策框架依赖数据：期望值、概率分布、置

FDE系列19：AI时代什么能力不可替代？ "AI不会让技术人失业，但会让'只会写代码'的技术人失业。" 这句话，可能是2026年最扎心的真相。 AI正在替代什么？ 先看几个数据： 2024-2026

我是野生码农，白天在项目部上班，晚上倒腾自己的小网站，最近在学网络安全课，养了一个跑在 Kali 里的 AI 军师。 8月16日这天，我打开自己网站的一个页面，浏览器直接跳到了一个带颜色的赌博界面。

评测 DeepSeek V4 Pro 正式版。按官方、独立、专项三种口径，呈现 Agent、代码、成本与稳定性数据，指出其执行与代码能力突出、通用推理与稳定性表现不一，并给出适用人群与选型建议。