本文为DeepSeek Harness本地完整部署保姆级教程，适配Windows系统，全程零基础可上手。详细讲解Node.js26.7环境安装、DeepSeek官方仓库拉取、pnpm依赖安装、项目编译构建、Web服务启动，搭配LlamaCpp部署qwen2.5-1.5b本地量化模型，完成模型接口对接... ...

真正让 Agent 变得不稳定的，往往不是模型换了一种说法，而是工具接口没有把输入、权限和失败方式讲清楚。工具本质上是模型与真实系统之间的一份契约：模型负责提出调用意图，应用负责决定这次调用能否发生。 一个好工具先要“容易被正确选择” 工具名、描述和参数 schema 都会参与模型判断。search ...

向量检索增强生成（RAG，Retrieval‑Augmented Generation），是弥补大语言模型固有缺陷的关键技术。它可接入私有文档、内部笔记等外部数据源，有效缓解训练数据滞后、知识固化、回答幻觉等问题，输出更为精准可信的内容。Naive RAG 即朴素 RAG，是 RAG 体系中最基础原... ...

聊天模型只能根据上下文生成内容。它不知道实时天气、订单状态，也不能凭空计算一个复杂结果。Agent 之所以能够“做事”，是因为应用把外部能力包装成了模型可以选择的工具。 Tool Use 解决了什么问题 工具调用把一次请求拆成两个角色：模型负责判断是否需要动作、选择哪个工具和填写参数；程序负责真正执 ...

背景：机器学习项目中「重复劳动」到底占了多少时间 很多人以为机器学习工程师的时间主要花在建模上。实际上，一套ML项目从数据到上线，真正花在算法创新上的时间往往不到三成，大量精力都消耗在了数据处理、环境配置、实验记录这些重复环节。 数据清洗：处理缺失值、格式转换、特征对齐，琐碎但必不可少。 环境搭建： ...

背景：大模型为什么「答非所问」越来越多 使用大模型做编程辅助的人，几乎都遇到过同一个困扰：模型输出的代码看起来很专业，但仔细一看，变量命名对不上、依赖库版本不匹配、甚至接口名都是编造的。 这不是模型退化了，而是「上下文」出了问题。大模型本身没有记忆，它每一次回答，都只依赖你喂给它的那一段上下文。上下 ...

背景：AI编程工具的普及为何没有自动带来效率提升 过去两年，AI编程助手从概念走进了几乎每个开发者的日常工作流。打开编辑器，自动补全、代码生成、单元测试写作，这些功能看起来已经足够成熟。 但事实是，工具普及并不等于效率提升。很多团队装上助手之后，代码产出的速度确实变快了，可返工率、上下文切换成本、以 ...

大家好，我是晓凡。 等了这么久，DeepSeek 终于有视觉模型了。8 月 21 日，DeepSeek 悄悄上线了多模态视觉理解模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，DeepSeek 终于自己能看图了。 一、这是个什么模型？ 先说定位。V4-Flash-Vision-Exp ...

第一次搭 Agent，最容易卡在模型和框架之间：Python 版本不对，依赖互相冲突，API Key 写进了代码，最后还没看清 Agent 做了什么就开始堆功能。 这本书把环境准备放在前面，我觉得很合理。一个可复现的最小项目，应该先解决“能运行、能观察、能停止”三个问题。 环境准备要可复现 建议先建 ...

DeepSeek Harness以MIT协议开源，一切皆插件的架构理念正在改写AI Agent生态。4天14.9万星，1300+社区插件，基于Cordis元框架实现核心组件热插拔，内置38条模型路由。本文拆解其架构革命、四种运行模式和生态数据。 ...

Agent 的决策能力最终要落到模型上。模型如果没理解目标、没识别工具参数，后面的工作流设计得再漂亮也只能得到错误动作。 所以在进入工具调用之前，有必要先把大语言模型看成一个“能力很强但需要检查的实习生”：它能理解自然语言、总结材料、提出计划，但不天然知道事实，也不会自动遵守业务规则。 Token ...

企业微信智能表格搭建销售日报周报管理，表单式填写、自动催填、按人按客户按渠道自动统计，分权限管理，告别手工汇总。 ...

企业微信在线文档加微盘搭建投标知识库，销售、售前、法务多部门在线协同写标书，版本统一、资料复用，招投标响应效率明显提升。 ...

企业微信一客一群售后服务群，机器人自动回复高频问题，群公告置顶重点文档，专业认证身份统一管理，让售后响应又快又规范。 ...

“把大模型接上工具”就算 Agent 了吗？这个说法有一定道理，但还不够完整。 如果只是用户点击按钮，程序固定调用一个函数，那更像普通自动化；如果模型能够根据目标和当前结果，决定下一步做什么，并在受限范围内循环执行，才更接近 Agent 的核心形态。 Agent 的最小定义 我会把 Agent 暂时 ...

通过计算巢 Agent 部署，无需编写代码即可将 Agent 配置快速部署到阿里云，实现可访问、可管理、可持续运行的云上 Agent 服务。 ...

这本《从零开始学 Agent》给我的第一印象，是它没有把 Agent 写成一个孤立的热点概念。它从大语言模型、工具调用和记忆讲起，往后延伸到 RAG、上下文工程、Harness、Skill、多 Agent、通信协议、安全、部署，最后落到编程助手、数据分析 Agent 和多模态 Agent 三个项目。 ...

摘要：Zvec 是一款类 SQLite 的轻量级嵌入式向量数据库，专为终端侧设计，具备开箱即用、资源可配置、极致性能以及多样化向量能力四大核心优势。基于Apache 2.0协议开源，Zvec 旨在为开发者提供从原型验证到端侧生产部署的一站式解决方案。欢迎体验 Zvec，期待你的使用、反馈与贡献！ 背 ...

一、机器学习项目的周期之痛 机器学习项目有个通病：周期长、环节多、见效慢。数据清洗、特征工程、模型训练、调参评估，每一步都耗时。真正花在建模上的时间，往往被大量重复性准备工作占据。 客观来说，ML项目的时间黑洞，大多不在模型本身，而在数据与流程的琐碎环节。这些环节处理不好，再好的模型也难以快速落地。 ...

一、大模型编程助手：理想与现实的落差 大模型编程助手的概念很火，但真正落地后，不少团队发现效果并没有想象中那么神奇。问题往往不在模型能力，而在使用方式。很多团队把助手当成"万能代码生成器"，结果产出的代码质量参差不齐，反而增加了评审负担。 事实上，工具本身没有错，错的是对工具的定位。大模型擅长的是模 ...