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。 ...

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。 ...

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。 ...

“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。 ...

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。 ...