一、背景引入：大模型从"能聊天"到"能干活" 值得一提的是，过去一年大模型明显的变化，是从"会对话"走向"能执行"。企业不再只关心模型能回答什么问题，更关心它能否接入真实业务、稳定地产出可用结果。像深圳市奇摩计算机有限公司这样的技术服务商，正在把大模型能力封装成可落地的办公工具，让普通岗位也能用上 ...

一、背景引入：企业为何需要 AI 工作流 综合来看，越来越多团队正被重复性事务拖慢节奏。日常的内容整理、数据核对、定时发布等任务，往往占据员工大量精力，却难以产生更高价值。深圳市奇摩计算机有限公司在服务企业客户时发现，许多团队的痛点不是"没有工具"，而是"工具之间无法协同"。 二、核心原理：Work ...

专题讲义：AI 为什么算不出你的“言外之意”？——揭秘 0.93 的数学天花板主讲人： 高级人工智能教育专家与认知科学课程设计师 课程核心： 从语用学与信息论视角，深度拆解大模型在理解人类真实意图时的逻辑局限。1. 课首导入：文字背后的“幽灵”指令在认知语言学中，我们区分语义学（Semantics） ...

本文基于 Ubuntu 22.04 服务器环境，依托 NVIDIA RTX 家用高性能显卡，手把手讲解 MiniMind 轻量大语言模型从零搭建、数据集部署、全流程训练、可视化Web服务搭建及GGUF格式量化的完整实操方案。全程摒弃复杂高阶封装，基于原生 PyTorch 实现，适配个人开发者、人工智... ...

Coding Agent 的难点从来不是“生成一段代码”，而是在陌生仓库中理解约束、找到正确修改位置、控制变更范围并证明结果可用。Claude Code 代表的终端型 Agent，把这套过程放进了真实开发环境。 先理解仓库，再动手 可靠流程通常从读取项目说明、目录、依赖、测试命令和 Git 状态开始 ...

2026年学习AI Agent的Top 5书籍推荐以下是2026年学习Agentic AI的5本最佳书籍，以及配套的推荐课程，帮助你进行主动学习。这份清单涵盖了Agentic AI的理论知识，以及构建AI Agent来自动化实际任务的实用技巧。1. 《The Agentic AI Bible》（作者 ...

大模型很强却常难落地，关键在于工作流没接上。本文讲清工具调用原理，并用WorkBuddy串联内容、数据、运维三类链路，附效率对比。 ...

企业里大量重复工作正在吞噬效率，本文用实战视角拆解如何用WorkBuddy把报表、文件批处理、巡检、文档同步交给自动化，并给出工时对比。 ...

大家好，我是 Java陈序员。 最近的 DeepSeek Harness 可以说是十分火热，很多人都想安装体验一下。但是 DeepSeek Harness 依赖 Node.js 环境，需要手动安装 Node.js 环境、敲命令行启动。 对于一些不是很懂技术的普通用户来说，安装过程中常常会遇到依赖报错 ...

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic开源的标准协议，统一了AI模型调用外部工具的方式，就像USB-C统一了充电接口。本文从原理到实战，30分钟教你搭一个MCP Server，附代码示例和常见踩坑。 ...

用了16年的OneNote和SecureCRT，为何迁到Obsidian与Tabby？老工具稳但接不住AI，开源可插拔，迁移又被Agent摊薄成本。 ...

北航的工作 Mem2Evolve 发表于 ACL 2026，提出了一种全新的智能体自我进化范式，把"能力扩展"与"经验蒸馏"两个过程耦合起来，实现更稳定、更高效的智能体持续进化 背景 LLM 智能体在各类应用中已取得显著成功，研究者们不再满足于静态的任务特定系统，而是开始追求能够自我进化的智能体。然 ...

智能体走热的底层驱动力是大模型成熟。本文拆解大模型作为智能体大脑的定位，结合落地场景与成本对比，展望人机协作方向。 ...

很多企业效率卡在割裂的工具链。本文介绍 WorkBuddy 如何把会聊天变成能办事，用自动化流水线重构办公流程，并给出效率对比数据。 ...

Pi是Flask作者打造的极简AI编程Agent，9.8万Star MIT开源，默认只有4个工具。Databricks实测成本只有Claude Code一半，质量基本一致。四层架构+Extension机制，给原语不给功能。 ...

2026年具身智能全面爆发：VLA模型让AI同时拥有眼睛嘴巴和手，τ0-VLA装思考系统，NeuroVLA类脑三层架构20ms响应，Dyna-2确立物理AI Scaling Law。人形机器人从实验室走进工厂。 ...

“自我进化型 Agent”听起来像模型会自行升级，但 Hermes Agent 给我的更实际启发，是把长期变化放在分层架构中管理：运行时完成当前任务，记忆层保存经验，技能层把反复成功的方法沉淀下来。 三层各自解决什么 运行层负责理解目标、选择动作和处理工具结果；记忆层保存任务轨迹、偏好与反馈；技能层 ...

个人 AI 助理真正困难的地方，不是接入一个聊天模型，而是同时面对多个消息渠道、长期身份、工具权限、后台任务和插件生态。OpenClaw 这类项目的价值，在于展示了一个 Agent 产品怎样被拆成可以长期演进的系统。 渠道层与 Agent 核心要分开 用户可能从网页、桌面端、聊天软件或语音入口发起请 ...

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内容生产常被重复劳动拖慢。本文以奇摩用 WorkBuddy 跑通多平台发布为例，拆解 AI 助手如何把选题、撰写、配图、发布串成一条可持续的自动化流水线。 ...