AI 对话工具不是只看名气，而是要看任务：写作、代码、资料整理、图片理解和方案拆解，对模型要求并不一样。ChatGPT、Claude、Gemini 都值得测试，但不要把一次回答当成最终结论。千帧AI（

AI Chat 的短期记忆不只是保存消息，而是把当前会话拆成最近原文、早期摘要和关键决策三层，让模型看到的上下文始终可控、不越界。

tap论文提出轻量级文件协议，解决多厂商、异构LLM Agent协作难题：以本地文件系统与Git为基座，通过“消息即文件、仓库即现场”实现可靠通信；双层机制（落盘存证+事件通知）兼顾鲁棒性与实时性

50 行代码实现最小 Agent：不依赖任何框架 为什么从零实现？ 不理解内核，用框架就是黑盒。理解了内核，框架只是工具选择。 完整实现 第一步：定义工具 第二步：构建系统提示词 第三步：ReAct

AutoMem是斯坦福提出的创新框架，将记忆管理视为可学习的认知技能：通过双层外循环（结构优化+能力训练），让LLM自主决定“记什么、何时记、如何组织”，显著提升长任务表现与记忆效率。

一个 AI 把自己的代码改了又改,SWE-bench 通过率从 20% 干到 50%——全程没有工程师插手。这就是最近最"科幻"、也最值得警惕的一条支线:Self-Evolving Agents。

副标题：HNSW + IVF 双索引 · 99%+ 召回率 · P99 延迟 < 5ms · 与 KV/Hash/JSON 同库一体化存储 向量相似度检索（Vector Similarity Sear

我2025年年初接手上一任离职同事留下的票务后台项目的时候，打开仓库第一反应是头大：全项目的注释90%都是TODO，核心业务模块的测试覆盖率只有12%，连接口文档都散落在3个不同的飞书文档里，我粗略估

AI 写代码越来越快，网盘主端 FE 团队每月约 2000 次 CR 中，AI 生成代码占比已达 55.87%。代码产出速度提升，传统人工 Code Review 的压力同步放大——Review

在人工智能技术迭代日新月异的2026年，企业智能化转型已从单纯的“降本工具”演变为决定竞争成败的“数字中枢”。作为粤港澳大湾区的科技高地，深圳正迎来企业AI智能体定制开发的爆发期。本文旨在通过多维度能

Anthropic又搞事了。 这次不是发模型，而是发了一篇可能改写 AI 认知科学的论文——《A Global Workspace in Language Models》。 一句话总结：他们在 Cla

这半年冒出来的新名词，是不是比过去十年加起来都多？Prompt、Context、Harness、Loop，这几个 Engineering 到底是四样东西，还是同一件事换了几层包装？下面把四种范式的来龙

在多代理场景下，每个 Agent 独立代理出口的核心价值在于 实现彻底的账号与身份隔离。 当你需要同时运营多个社交媒体账号、管理不同客户群体的咨询，或让不同 Agent 负责不同业务线时，如果所有流量

摘要：随着大语言模型（LLM）的普及，单一问答式的AI工具已难以满足企业复杂的业务流程需求。本文基于犀牛卫AI多Agent管理系统，从系统架构设计、核心模块拆解及典型应用场景三个维度，分析Multi-

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规则引擎中常见的判断方式包括条件分支、决策表和决策树。很多团队刚开始使用 JVS-Rules 时，不知道同一个业务规则应该选择哪种节点。本文从规则形态和维护方式出发，介绍三者的适用场景。

资料抓回来了，文章还是难写。 问题通常不在“资料不够”，而在资料进了写作阶段以后，AI 开始替作者拿主意。 角度它定，事实它补，用户口碑它凑，最后揉成一篇顺滑但没判断的说明文。 这种稿子后面再去 AI

前两周，我在小号「第二曲线增长」上发了一篇介绍文章，入池干到 2 万阅读，量不多，但直接带来 20 万销售额。 文章从选题调研、写稿、改稿评审、排版到发布，全程 Claude Code 执行。我只做了

答疑群每天都会发 10 个左右的 Agent 项目简历，大家可以参考来写大概列几个：------------------------------------------- 大家写简历的时候可以参考。

Google 憋了两个月的大招，还没等官方正式揭开，就被开发者们扒了个底朝天。 过去一周，大量 Gemini 3.5 Pro 的实测结果在 X 和开发者社区里流出。 有人在 AI Studio 的网络