当 Agent 只有“模型决定工具，工具返回结果”这一条循环时，普通 AgentExecutor 已经够用；当流程出现分支、审批、并行、暂停恢复和失败补偿，状态图会比隐藏在 Prompt 里的流程更可靠。 图把控制流显式化 LangGraph 用节点表示计算或动作，用边表示跳转，用 State 保存 ...

GitHub 4.4万Star开源AI虚拟伴侶AIRI，受Neuro-sama启发，支持实时语音聊天、Minecraft/Factorio游戏陪玩、Live2D/VRM虚拟形象，完全自托管数据不出本地。 ...

Cloudflare Agents Week 2026开源项目，给AI Agent一台持久化的电脑：SQLite虚拟文件系统+可插拔执行后端，AI可自主跑bash、写文件、发布代码仓库。 ...

LangChain 最容易被误解为“把提示词、模型和工具包起来”的库。深入使用后我更看重它提供的统一组件协议、可组合 Runnable、回调追踪和生态集成，而不是某一个封装函数。 LCEL 的价值在组合与可替换 Prompt、模型、解析器、检索器都可以作为 Runnable 组合，并统一支持调用、批 ...

iNeuOS_Vision 是以YOLO 目标检测和多模态VLM模型语义理解为双引擎的工业视觉智能分析平台。当前市场已有“小检测模型 + VLM 大模型”协同的视频检测和分析产品，都集中在硬件摄像头品牌厂家；但同时具备“YOLO目标检测、VLM与YOLO检测结果联动及定时独立巡检、告警驱动完成YOL... ...

小团队的协作很像一家忙碌的小餐馆：真正拖慢大家的，往往不是少一个大厨，而是订单、备料和出餐信息散在不同角落。前端、后端、运维与 Web Coding 开发者今天可以先挑一件每周重复的事，给智能体限定输入和只读工具，让它交付一份能核对的差异单、摘要或草稿。做到“结果能复查、异常会停下”就够用；业务取舍 ...

硬件研发自动化协作技术流程规范：从语义理解到物理落地的标准化路径1. 硬件自动化转型的背景与逻辑硬件工程领域的传统研发模式存在效率瓶颈。试错成本高、交付周期长，这些问题制约着企业创新。本规范试图改变这种状况，通过调整 AI 与硬件工程的协作方式，提升首版成功率。硬件设计的物理特性决定了容错空间小。与 ...

所谓“自我进化”很容易被描述成 Agent 自动变聪明，但工程上更可信的解释是：系统持续收集失败与反馈，提出改进候选，经过离线评估和审批后再更新 Prompt、Skill、检索或模型。 自动优化的是系统，不只是 Prompt 失败可能来自工具描述、上下文、数据、流程或模型。只让模型反复重写 Prom ...

mattpocock/skills 23.6万Star、1230万安装，GitHub燭榜第一。Skills不是提示词，是可复用的工程化组件，按需加载不占上下文。AI编程从“写提示词”进化到“装技能包”的范式转变。 ...

一、背景：大模型很火，企业却用不出价值 大模型的话题热度一直很高，可落到企业日常，很多人还停留在「问问问题、写写文案」的阶段。真正的问题在于，光聊天解决不了业务问题——发票要录入、报表要生成、系统要对账，这些活模型自己下不了手。 究其原因，单纯的语言模型缺的是「行动力」：它读不到你的数据库、改不了你 ...

一、背景：重复劳动正在悄悄吃掉团队产能 不得不说，多数团队并不是不努力，而是把大量时间耗在了低价值的重复劳动上。整理表格、搬运文件、填报表、来回切换系统核对数据——这些事单看都不难，可日积月累，真正用于思考和创新的时间所剩无几。 归根结底，问题的核心不在于人不够勤快，而在于许多流程天生适合交给工具自 ...

职场在卷王和卷铺盖间摇摆，打工人焦虑也如影随形，不过看到个反直觉的说法：AI的能力和进化速度，目前已经发展成这样，并且没有停下的可能，还有什么值得焦虑？对于他们的不理解，打工人应该理解。 ...

大家好，我是晓凡。 豆包算是全民 AI 应用了，上班族、老人、小孩，手机里基本人手一个。我很早就给爸妈装上了，他们用得特别顺手，用他们的话说，豆包正好用，什么都懂。以前手机字体怎么调大、照片怎么发到家庭群、体检报告上的箭头是什么意思，这些事他们都要打电话来问我，现在直接跟豆包语音聊，问完自己就能搞定 ...

这一章我们从多模态模型的架构演进，动态分辨率输入、多模态位置编码和训练策略等三大技术难题入手，聊聊多模态能力飞跃背后的技术演变。 ...

ARM与X86之争：为什么家用NAS更该选低功耗方案 2026年的NAS市场，X86机型固然性能强悍，但动辄50W以上的满载功耗和数千元起步的价格，对普通家庭用户而言其实是性能过剩。ARM架构的NAS恰恰切中了“够用、省电、省钱”的痛点。绿联DH4300 Plus搭载瑞芯微八核处理器，8nm工艺，集... ...

阿里巴巴集团联合上海交大、中科大的工作 CoEvo-Mem，目前挂在 Arxiv 26.08 上，研究的是长期 LLM Agent 的记忆系统。它指出检索策略和记忆库其实是相互耦合的，但过去的方法总是固定其中一个、只优化另一个，于是提出一个闭环框架让二者协同进化，同时保持负责回答问题的 LLM 冻结 ...

本文基于 Ubuntu 26.04 系统、纯CPU无CUDA硬件环境，完整演示基于 llama.cpp 实现 HF 原始模型转换 GGUF 格式与CPU量化的落地实操流程。以 Qwen2-0.5B-Instruct 中文对话模型为案例，循序渐进讲解Swap分区配置、系统依赖安装、llama.cpp源... ...

摘要 区别于仅能机械回应的标准旧版 AI，智能体式 AI 可以通过极具温度的对话式交互，精准捕捉到隐匿在旅客言语间的真实意图，进而匹配高度个性化的动态产品与随需应变的服务。由于将多源数据监控获取与高阶逻辑推理及自主行动力进行了深度融合，智能体式 AI 将业务流程从数周压缩至短短几分钟。这在大幅削减人 ...

4K+图像编辑新突破！针对数据匮乏与细节建模难题，我们发布首个指令式超高分辨率编辑数据集 VINS-120K（含12万精筛4K三元组）。同时提出高频感知适配策略，将预训练低分辨率模型轻松扩展至UHR领域，并配套评测基准 VINS-4KEval。显著提升编辑细节与纹理真实感！ ...

用 WorkBuddy 通过对话做出一个纯前端 App 海报生成器，并复盘从第一版到开源发布的完整过程：设备比例、长截图定位、海报尺寸、水印和预览体验如何逐步改好。文中附在线 Demo 和 GitHub 源码。 ...