ai

神奇霸王龙

可审计 Agent 对比:5 旗舰步骤回放适用读者:在 Agent 链路里做步骤回放 / 决策审计,需要调 Claude / DeepSeek / Qwen / GLM / Kimi 等旗舰模型的开发者阅读时长:约 14 分钟测试时间:2026 年 7 月(基于炻光 AI 接入管理平台公开文档)

AI - AI 大模型全套关键术语OpenAI 标志性迭代节点：LLM = Large Language Model，大语言模型，是当前生成式 AI 的核心载体，底层依托Transformer架构，依靠自注意力机制理解文字逻辑、自主生成文本。

交互式用够了？用 Agent SDK 把 Claude 塞进 Python Web 服务去年我接过一个活，把Claude Code CLI包成HTTP接口给上层业务调用，subprocess起进程、stdin塞prompt、stdout收文本，简单粗暴。第一周跑得欢，第二周产品提需求：能不能记住上一次问的内容？能不能限定只读？能不能输出JSON？我一一在CLI外面糊补丁，越糊越脏，最后代码长得像一碗意大利面。后来Anthropic出了Agent SDK，我把那堆subprocess代码全删了，三百行Python搞定。

gpt-5.6-sol 接入指南：reasoning_effort 参数配置、推理链验证与常见报错排查上周 gpt-5.6-sol 放出来的时候，HN 上那条"单 prompt 解 30 年凸优化难题"的帖子已经 497 分了。我当天晚上就开始接，结果折腾到凌晨两点——model ID 写对了，调用也 200 了，但数学推理任务的输出质量跟 gpt-5.6-luna 没区别。第二天排查后发现是 reasoning_effort 没有正确传入，sol 的推理链没有以预期档位运行。

深度 | Agent 协议标准化：一场决定了 AI 经济底层规则的基础设施战争核心观点：MCP 和 A2A 的协议战争已经结束，但真正的竞争刚刚从协议层上移到治理层——谁控制 agent 的发现、身份和支付，谁就控制了 AI 经济的底层入口。

Claude Agent Skills：用文件夹封装专业流程，AI 应用从「提示工程」走向「能力工程」Anthropic 在 2025 年 10 月正式发布 Claude Skills，并于 2025 年 12 月将其升格为开放标准（agentskills.io）。这不是一次功能迭代，而是一次关于「Agent 能力单元」的重新定义：真正制约 Agent 落地的不是模型智能不足，而是"专业流程"无法被结构化地沉淀和复用。Skills 给出的答案是：用一个带 SKILL.md 的文件夹，把流程、代码、模板和示例打包成可按需调用的能力单元。

LangGraph 项目部署知识点总结LangGraph 应用基于 LangSmith Deployment 构建，它建立在开源的 LangGraph 框架之上，用于开发有状态的应用程序。

0719一个月总结2026.07.19 来深圳一个月了实习转正式也一个月了 “在职时长30天” 今天提交了这个月的加班时长刚刚好50h ——— 下周组里的实习生要返校想起去年这个时候也结束了我第一段互联网的实习现想起这段实习“不简单” 有争取，幸运面上&放实习非常幸运，也碰上很好的实习组特别是Mentor Fly哥、HR和PM等等业务也核心，削弱了秋招的艰难道路今天同门搜到我的飞书&总结博客有22个赞，记得离职当天没这么多 8-10个赞，miss是错过也是怀恋 ——— 这个月，landing熟悉了相关业

聊聊现在大火的“Harness Engineering”当你花了三天打磨一份系统提示词。格式清晰，角色定义明确，边界案例全覆盖。在测试环境里，Agent 表现稳定，几乎挑不出毛病。

从软件测试角度聊聊“Prompt / Context / Harness区别”有这么一个真实且频发的场景：Agent 在处理长任务时开始「遗忘」前面的步骤，把已经完成的事情重复执行了一遍。大多数团队的第一反应是：提示词问题。于是在 System Prompt 里加上「请注意不要重复执行已完成的步骤」。Agent 好了几天，又犯了。

Claude Code学习调用tool不再是Agent的主要能力，怎么让其真正做事，cc是很好的学习资源，重新认识Agent。“前期投入，后期回报”的过程。提前准备好任务所需的内容——CLI参数，环境变量，tools，命令......

用SQL驱动AI：Trino AI Functions跨源情报分析实战指南本文介绍了一种将AI能力无缝集成到数据湖仓分析流程的创新架构。通过Trino AI Functions，数据分析师无需离开熟悉的SQL环境，即可对湖仓中的多源数据进行情感分析、实体提取、文本生成等AI处理。文章详细解析了7个核心AI函数的功能，并重点演示了如何通过SQL拼接多源数据构建Prompt，实现跨S3湖仓与PostgreSQL的“跨源情报简报”生成。这种“SQL组装、AI执行”的模式，极大地降低了AI应用门槛，为安全日志分析、金融情报挖掘等场景提供了高效、安全的解决方案。

AgentScope 核心机制解析大模型会回答问题，但真正的 Agent 要解决的，是“把任务持续做下去”。它需要记住历史、控制上下文长度、决定何时调用工具、在异常时重试或中断，还要允许开发者在关键节点插入自己的逻辑。从这个角度看，AgentScope 的价值不在于“再包一层模型调用”，而在于把 Agent 的运行机制工程化了。

1923_Qwen 3.6-35B-A3B的本地部署与调优为了能够跟上技术时代的潮流，这段时间买了一个新的电脑，带着一个 16G 的显卡，能够让我尝试一些本地大模型的部署。前天是最早开始尝试，昨天算是有了一点点的进展。昨天的成果是把千问 3.6-35B-A3B 四比特的量化版本跑起来了，每秒钟能够生成的 token 速度大概是 40 左右。就在这样的基础上，我也尝试测试了一下我可能用到它的一些使用场景。比如说是写写脚本，再比如说是接入到我的 Agent 里面进行一些闭环的操作。感觉不管是写文档、写代码，还是尝试做一些其他的复杂工作，问题都不是特别大。唯一感觉出乎

Kimi CLI → Kimi Code CLI：月之暗面的终端 AI Agent 演进路线全解析现在我有了充分的信息，来输出完整的学习笔记。原文来源：GitHub - MoonshotAI/kimi-cli 整理日期：2026-07-18

trae cn 中ai开发配置skill mcp 规则参考（yudao-cloud项目-个人用）使用 -g skill 默认安装到～/.agents/skills 下并在各支持的ai编程工具全局skills下创建软连接

「QT(C++)开发工程师」

AI Agent 核心组件当人类探索宇宙时，需要一个高效的指挥中心来协调各项任务。AI Agent 就像这样一个太空探险指挥中心，它由五大核心模块构成，共同协作完成复杂任务。让我们深入探索这个指挥中心的运作机制。

2026 开源视频生成模型全景图：按 9 类任务路由比按参数量选模型更可靠开源视频生成已经不是“找一个文生视频模型”这么简单。到 2026 年，公开权重覆盖了文本生成视频、首帧驱动、多参考图、视频续写、角色动作迁移、音频驱动人物、音视频联合生成和具身世界建模。模型之间真正的差别，不只是画面是否漂亮，而是它接受什么条件、能控制什么、需要什么硬件，以及能否进入稳定生产链路。

2026年制造业实战：CAD图纸气泡图自动化生成与检验计划数字化指南在 2026 年的离散制造业中，CAD 图纸气泡图（CAD drawing balloon）已成为连接设计与质量控制的数字化桥梁。传统模式下，质量工程师需要手动在打印图纸上用红笔圈出尺寸并编号，这不仅效率低下，且极易产生遗漏。随着数字化转型的深入，通过技术手段自动识别工程图纸并生成气泡标注，已成为 FAI（首件检验）和 PPAP（生产件批准程序）流程中的标准配置。