大模型真好玩

本期介绍ToolSelector与TodoList中间件：ToolSelector智能筛选相关工具；TodoList自动拆解子任务并维护状态，二者共同提升DeepAgents处理复杂任务的性能。

本篇以EasyDataset为例，系统讲解大模型预训练数据集的构建流程：从安装配置、文本分块（多种策略）、数据清洗到领域标签生成，最终导出预训练数据，为初学者提供从原始文档到高质量数据集的完整实践。

本文深入讲解LangChain DeepAgents内置的Summarization中间件，它能自动压缩对话历史，解决大模型上下文窗口限制问题，为Agent记忆“做减法”，助力高效处理长任务。

DeepAgents是LangChain团队开发的框架，封装任务规划、子代理管理、文件系统等通用能力，通过create_deep_agent函数让开发者仅需数行代码即可构建复杂智能体，实现搭积木式开发

Qwen3.5-397B-A17B是全球最强原生多模态模型，支持图像/视频输入，对话、编程、Agent构建等能力追平GPT-5.2。采用极致稀疏MoE架构，性能超越Qwen3-Max，显存降低60%。

本文以DeepSeek-OCR-2为例，详解其核心特性、本地部署及推理实战。并延伸后处理策略，涵盖数据清洗、RAG优化到多模态检索，打通从“读出来”到“用起来”的全链路，为高质量数据集构建提供实战指南

针对智能体工具过多导致性能下降的问题设计了一种仿ClaudeSkills的解决方案，通过双层工具架构、状态驱动与中间件拦截机制，实现工具的按需动态加载，显著降低Token消耗并提升模型调用工具的准确性

本文聚焦AI领域巅峰对决，解析Claude 4.6 Opus与GPT-5.3 CodeX的核心特性：前者凭借超长上下文与强大Agent团队领衔复杂工作流；后者以精准意图理解与更高基准分数实现高效执行。

本文分享了OpenClaw核心特性与设计原理，并提供接入国产大模型与聊天工具的实用指南。OpenClaw通过独特的网关系统，四层记忆架构、并借助Agent Skills体系灵活扩展向着未来数字员工迈进