Agent到底比一次大模型调用多了什么？小白从这张流程图看懂
模型像一个一次性接单的顾问：你给材料，它给答案。Agent更像带工作台的执行者：它能保留任务状态、选择工具、操作文件、遇到失败后继续。OpenAI在9月10日发布Agents API公开测试，正好让我们看清一个常见误区——Agent不是“更…
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AI 大模型
大模型应用、Prompt 工程、AI 工具、模型微调、AI 开发实践
Google Mantis：一款旨在减少误报的基于智能代理的漏洞扫描框架
- 2026-09-12北京 本文字数：1185 字 阅读完需：约 4 分钟 Mantis 是谷歌开源的 AI 代理框架，聚焦漏洞全生命周期自动化，显著降低误报率并提升真阳性率。其核心创新在于分层上下文建模与多角色代理协同验证机制。 采用分…
模型一模一样，Token 却相差 70 倍？三项实测揭开 AI 编程工具的成本黑洞
当团队评估 AI 编码智能体的成本时，往往会仔细审视模型。但最近的三项基准测试表明，智能体框架，也就是引导模型完成任务的软件，可能同样重要。 任何 Web 开发者都会熟悉其中的原因：每次推理请求都需要上下文。相关历史记录要么必须再次提供，要…
从沙箱到执行边界：蚂蚁 AI Agent 的大规模企业级实践｜QCon上海
从「构建 AI」到「驾驭 AI」，100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践！ 推理模型持续突破能力边界，Coding Agent 深度参与研发流程，Agent Runtime、Agent Framework 快速演进………
Neovim 加入 vim.async：告别回调地狱
- 2026-09-12北京 本文字数：1184 字 阅读完需：约 4 分钟 Neovim 在 vim.async 命名空间下引入原生结构化并发库，提供标准化异步任务编排能力，避免阻塞主事件循环。该机制基于协作式有栈协程，统一替代此前零散的…
看清 Claude Code 的用量与文件变更
汇总多次会话、多台机器上的 Claude Code 用量，结合对话、工具调用和文件差异，看清智能体做了什么、修改了什么，以及消耗了哪些资源。 By 吴晟 | Saturday, September 12, 2026 *英文原文：Beyond…
一天一个开源项目（第215篇）：Langflow - 可视化拖拽构建 AI 应用的低代码平台
引言 "Make AI building accessible to everyone." 这是"一天一个开源项目"系列的第 215 篇文章。今天带你了解的项目是 Langflow。 如果你曾经看着 LangChain 的文档感到头皮发麻—…
[TailScale]-打通你的局域网服务器到公网电脑
为什么要使用TailScale 最近我买了一台小型主机到家里做linux服务器使用，部署我的一些自用应用。但是我的服务器只在局域网可以访问，在其他地方不能访问。所以我需要选择一种方案来让我可以访问到这台主机。 远程方案选择 想要在公司或外面…
两天传了 2000 个包：OpenAI 的 Agent 是怎么把 RubyGems 当硬盘用的
昨天，三位安全研究者的报告把一桩四个月前的旧案翻了出来，今年 5 月，Ruby 语言的官方包仓库 RubyGems.org 被 AI Agent 灌了两千多个包，被迫停止新用户注册四天。报告的判断很直接——这些包是 OpenAI 内部的测试…
一套储能 BMS 的充电电流限值，是怎么一步步算出来的
在储能系统里，有一个数字每天都在被追问："现在最多能充多少电？" 这个数字不是拍脑袋定的，也不是简单地从参数表里读出来的。它是一个经过层层约束、反复取最小、还带了一堆防抖逻辑之后才诞生的结果。它决定了 PCS（储能变流器）此刻允许从电网吸取…
手搓JSVM第 12 篇：完整最小 JSVM 实现与源码设计复盘
手搓JSVM第 12 篇：完整最小 JSVM 实现与源码设计复盘 12-cover.png 1. 本文目标 来到最后一篇，我们把前面逐步实现的零件重新组装成一台完整的最小 JSVM。 这台教学版最小 JSVM 至少支持： 数字常量 字符串常…
手搓JSVM第 11 篇：打包、模块与 CLI：把 VM 产物变成可运行文件
手搓JSVM第 11 篇：打包、模块与 CLI：把 VM 产物变成可运行文件 11-cover.png 源码仓库 1. 本文目标 前面几篇已经把编译器和 runtime 的核心部件搭起来了。接下来要解决的是工程化闭环： 如何把 byteco…
🍔 给 AI 发一张结构化表格（下）：从"自由发挥"到"按格填空"的输出驯服指南
> 写在前面：上篇讲了流式输出——AI 怎么"边说边听"。下篇换个话题——AI 说出来的东西怎么按规矩说。LLM 默认输出是自由文本——你问爱因斯坦的信息，它能给你写一篇散文，也能给你列一个列表，还能给你一段 markdown。但下游业务需…
手搓JSVM第 9 篇：闭包：函数如何记住外部变量
第 9 篇：闭包：函数如何记住外部变量 闭包封面：函数代码加创建时的环境 源码仓库 1. 本文目标 本篇实现闭包： 核心问题： 内层函数执行时，为什么还能读取外层函数已经创建过的变量 x？ 2. 为什么闭包需要环境捕获 按直觉，外层函数返回…
多人共用一个 key，缓存命中率会不会因此降低？
8ded71ac15ba5d186de9ca9e6d13369c.png 团队刚把一堆 AI 调用并到一个大模型推理套餐上，月底账单摊开，有人拍桌子："是不是咱们这么多人共用一个 key，把缓存命中率搞崩了？" 这话对一半，错一半。 对的是…
我做了一个 Chrome 扩展，把 YouTube 播放列表批量变成 AI 可读的本地 Markdown
现在的 AI 已经很擅长总结、分类和问答，但在真正使用它整理知识时，我经常卡在更前面的一步： 怎样把散落在视频里的内容，变成 AI 可以稳定读取的资料？ 我平时会在 YouTube 上看课程、访谈和播客。看完时觉得收获很多，过一段时间想找其…
AI提示词工程：高效构建精准指令的方法论
AI提示词工程：高效构建精准指令的方法论 1. 文档概述 AI提示词工程是通过规范化、结构化、逻辑化的指令设计，引导大语言模型、生成式AI输出精准、合规、高质量内容的核心技术。其核心目标是消除AI输出的随机性与模糊性，通过标准化提示词编写规…
同一套GPU多服务2.5倍用户，关键不是换模型
部署大模型后，团队最容易犯的错，是拿“每秒总共生成多少Token”宣布优化成功，却忽略用户已经等得不耐烦。\*\*可引用的核心判断是：推理性能不是单个内核的数字，而是在明确延迟目标下，精度、并行、缓存、调度和解码共同形成的系统结果。\*\*…
AI Coding 的下一步不是写得更快，而是可验收：蚂蚁数科 Harness 工程实践
> 随着大模型能力增强，AI Coding 正从代码补全走向由 Agent 独立执行完整任务。研发团队面对的问题也随之改变：当代码产出速度成倍提升，原有的需求约束、Code Review 和测试验收机制还能否跟上？如果验证能力没有同步升级，…
“我们在拿生命做赌注”：造AI的人为何开始密集预警？
9 月上旬，几条原本看似分散的消息，开始指向同一个变化：前沿 AI 实验室内部对于失控风险的担忧，正在越来越公开地浮出水面。 OpenAI 新任基金会董事 Paul Christiano 上任后公开警告，如果在缺乏更强协调机制的情况下继续推…