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聚焦于大模型(LLM)、AI 技术、MCP(Model Context Protocol)和 AI Agent 的前沿探索与实践应用。从基础的 LLM 原理、微调方法和提示工程,到 MCP 的上下文管理、Agent 架构设计(如 ReAct 框架)和多代理协作,代码示例、案例分析和优化策略。

共 68 篇文章

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时隔三年,再次备份:从手搓博客到 AI 全面自动接管

时隔三年,再次备份:从手搓博客到 AI 全面自动接管今天打开尘封多年的备份目录,看到了一个熟悉的文件名——2023_07_09.sql。那一刻,恍如隔世。三年前的今天,我曾经认真地导出过一次数据库;三年后的今天——2026 年 7 月 9 日,自动备份启用。整整三年,1095 天,我的博客就这样安安静静地跑着,没有人备份,也没有人管,它就那么稳稳当当地活着。感慨万千,大概是此刻最准确的四个字——不

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博客七周年:AI 一天完成整体重构
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博客七周年:AI 一天完成整体重构

博客从 2019 年国庆用 Xiuno BBS 搭建,到 2026 年国庆整整七年。868 篇文章、53 条评论、6060 个代码块,这次与 AI Agent 结对,一天完成从 PHP 论坛到 Next.js 的整体重构与无损迁移。

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2026 大模型横评与选型:Fable 5、GPT-5.x、Gemini 3.x 怎么选

2026 大模型横评与选型:Fable 5、GPT-5.x、Gemini 3.x 怎么选 2026 年中,大语言模型早已不是"一家独大"。Anthropic、OpenAI、Google 三强贴身肉搏,国产 DeepSeek、Kimi、Qwen 紧咬不放,开源阵营持续走高。真正棘手的问题,已经不是"哪个模型最强",而是"我的场景该用哪个"——同一条任务,选错模型可能多花十倍成本、还更慢更差。本文先用…

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​Jev 详解:不做生成的判断模型

Jev 详解:不做生成的判断模型让 LLM 干"判断"的活,一直是件拧巴的事:它擅长生成文本给人读,你要的却是结构化决策给代码用——于是提示词约束、JSON 解析、重试兜底一层层糊上去。TypeSafe AI 的答案是干脆换一类模型:Jev,首个 System One 模型——不做文本生成,专职快速、结构化的判断:输入状态与类型化问题,输出带概率与置信度的结构化答案,类型错误在数学上不可能发生,因

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AI Agent 2026 现状:浏览器、Computer Use 与多智能体深析

AI Agent 2026 现状:浏览器、Computer Use 与多智能体深析2026 年,AI 的重心正从"会聊天"转向"会办事"。Agent(智能体)以 LLM 为大脑,能自主拆解任务、调用工具、循环推进直到完成目标。今年最火的三条战线是:能自己上网干活的浏览器 Agent、能操作整台电脑的 Computer Use、以及分工协作的多智能体。本文不讲"Agent 很强"的废话,而是拆开它们

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awesome-opensource-ai 详解:1024 个条目的开源 AI 全景图

awesome-opensource-ai 详解:1024 个条目的开源 AI 全景图AI 开源生态这两年爆发式生长,缺的从来不是项目,而是一张靠得住的地图。alvinreal/awesome-opensource-ai(Awesome Open Source AI)就是这样一份清单:从 PyTorch、vLLM 到 LobeHub,从训练微调、推理服务到安全评测,横跨整个开源 AI 技术栈,单文

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​Page Agent 详解:住在网页里的 GUI 代理

Page Agent 详解:住在网页里的 GUI 代理让 AI 操作网页,主流做法是在浏览器外面架一个"驾驶员":截图、视觉模型识别、再外部驱动点击。阿里巴巴开源的 alibaba/page-agent 反其道而行——把代理直接搬进网页内部:一段脚本注入页面,代理读 DOM、懂结构、执行自然语言指令,全程不截图、不用视觉模型、不装插件。约 29.1k Star、MIT 协议,口号是"给任何网页一个

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OpenCodeReview 详解:确定性工程与 Agent 混合的代码审查工具

OpenCodeReview 详解:确定性工程与 Agent 混合的代码审查工具让通用 Agent 做代码审查,三个老毛病反复出现:大变更集偷懒漏文件、报的行号对不上代码、提示词微调一点质量就波动。alibaba/open-code-review(OpenCodeReview,命令名 ocr)的答案是把不该出错的交给工程、把需要判断的交给模型:确定性管线负责文件选择、捆绑、规则匹配与定位反思,Ag

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2026 AI 编程工具横评:选型决策与组合配方

2026 AI 编程工具横评:选型决策与组合配方2026 年,"AI 写代码"已从尝鲜变成日常,但工具也多到选择困难:Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf、Copilot、Antigravity……它们看起来都能"自动写代码",定位却天差地别。本文不是挨个夸一遍,而是帮你建立一套选型决策框架,并给出经过实战检验的"组合配方"——因为最聪明的开发者,从来不只押一个工具。

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WebLLM:把大语言模型装进浏览器

WebLLM:把大语言模型装进浏览器想在网页里跑 LLM,传统答案只有两条路:要么调云端 API(数据出境、按 token 付费、断网即废),要么本地起服务再暴露接口(部署麻烦、跨设备困难)。MLC AI(CMU 系团队,Apache TVM 背后的力量)开源的 WebLLM 给出了第三条路——高性能浏览器内 LLM 推理引擎:模型直接在浏览器里运行,WebGPU 硬件加速,零服务器支持,API

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什么是 Agent?一文讲透 AI 代理

什么是 Agent?一文讲透 AI 代理这两年"Agent(代理)"成了 AI 圈最热也最被滥用的词:编码代理、GUI 代理、多代理系统、代理平台……但若追问一句"到底什么才算 Agent",多数人只能含糊作答。本文给一个清晰的定义,拆解它的核心循环与四大构件,分清它与聊天机器人、工作流的边界,并结合本系列此前介绍过的 LangChain、LangGraph、Agno、PocketFlow、Pag

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AnythingLLM 详解:全合一的本地优先 AI 应用

AnythingLLM 详解:全合一的本地优先 AI 应用"跟文档聊天"的应用这两年出了几百个,多数停在 demo 水平;企业真要用,还差多用户权限、Agent 工作流、模型路由这些硬件。Mintplex-Labs/anything-llm(AnythingLLM)把这一整套做成了开箱即用的全家桶:本地优先、零配置起步,文档对话、内置 Agent、多用户、向量库、文档管线全部内置;35+ 家 LL

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OmniRoute:把 352 家 AI 提供商拧成一个免费入口

OmniRoute:把 352 家 AI 提供商拧成一个免费入口AI 编程工具用得越狠,越会撞上两堵墙:贵(订阅 + API 按量计费,多工具多账单)和碎(各家 AI 提供商都有免费层,但几十个 SDK、几十种限额规则,手动"薅羊毛"几乎不可能)。OmniRoute 的答案是把这件事工程化:一个本地网关接住 352 个 AI 提供商(其中 90+ 带免费层,官方按共享池去重算出每月约 15.1 亿

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speech-to-speech 详解:HuggingFace 的开源语音 Agent 流水线

speech-to-speech 详解:HuggingFace 的开源语音 Agent 流水线语音 Agent 的"全开源"路线一直有个尴尬:框架开源了,模型却离不开云端 API。huggingface/speech-to-speech 把这条路走通了:VAD → STT → LLM → TTS 四段低延迟流水线,每个组件都可换成开源模型本地跑——Apple Silicon 一台 Mac 就能撑起

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Flowise 详解:已归档的可视化 AI Agent 构建器

Flowise 详解:已归档的可视化 AI Agent 构建器这篇文章要拆解的是一个"活化石"级项目——而且是刚刚成为化石的。FlowiseAI/Flowise(Flowise)曾是可视化 LLM 编排的头部选手:"Build AI Agents, Visually"——拖拽节点连成图,聊天流、Agent 流、RAG 流不用写代码。55.5k Star、2.5 万 Fork 见证了它两年的辉煌;但

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