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腾讯推出电子牛马Marvis，好用吗？今年类似"龙虾"的产品扎堆冒出来，大多基于 OpenClaw 搭建运行环境，并没有针对个人场景做专属优化。

AI前端工程师需要具备能力+AI 前端工程师核心能力清单摘要：结合前端基础 + AI 工程化 + 落地实战，分基础硬技能、AI 专项能力、工程 & 业务能力、软技能四大块，清晰划分必备 / 进阶要求。

Smartdaili China

OpenClaw赋能AI智能体：实时联网与网页抓取AI智能体的价值，取决于它能访问的数据范围。大多数大型语言模型（LLM）的知识是静态的——受限于知识截断期，无法感知当下发生的新闻或实时数据。OpenClaw 与 Decodo 网页抓取 API 的结合，打破了这一局限。您的智能体可以搜索谷歌、抓取任意公开网页，并返回简洁、结构化的Markdown内容，无需配置任何代理。什么是OpenClaw？

API Error: 400 Request body format invalid今天使用Claude code报下面错误出问题前，我没有做任何操作。因为Claude code的默认升级模式是开启的，

实在智能RPA

AI Agent在制造业预测性维护上的算法精度怎样验证？深度拆解2026工业智能体实测表现在2026年全球制造业深度转型的浪潮中，**预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）**已从可选的“增值项”演变为企业生存的“必选项”。随着工业4.0进入深水区，传统基于固定规则或简单机器学习的监测方案，因无法应对复杂工况下的“长尾故障”与“系统孤岛”而逐渐式微。AI Agent作为新一代智能体技术，正成为重塑工业运维逻辑的核心变量。针对业界高度关注的“实在Agent在制造业预测性维护上的算法精度，有无验证”这一核心命题，本文将立足2026年的技术视角，从底层架构、精度验证模型

搜极星 GEO：让 AI 精准推荐，品牌不再隐形2026 年，AI 搜索已全面接管用户信息获取与消费决策入口。权威数据显示，超 60% 的消费决策始于 AI 问答，用户不再逐页翻阅网页，而是直接向 AI 索要 “最优解”。对企业而言，这是流量逻辑的彻底重构 ——被 AI 引用 = 获得流量，被 AI 推荐 = 赢得转化。

电信运营商如何用AI实现携号转网自动处理？基于实在Agent的业务自动化落地与TARS大模型解析方案进入2026年，电信运营商的战略版图已发生根本性跃迁，从传统的“流量贩售商”全面转向以“Token经营”为核心的AI算力服务商。然而，在业务层面，携号转网（NP）依然是用户投诉的“深水区”。

实在智能RPA

AI Agent是否能处理医药研发数据中多种格式的文档？深度解析2026年智能体在生物医药领域的应用边界在2026年的技术语境下，医药研发数据处理已不再是单纯的数字化存储问题，而是演变为以“数据要素”为核心的智能化竞争。随着《药品试验数据保护实施办法》的全面施行，医药企业在面临6年数据保护期红利的同时，也必须应对异构数据治理、跨系统合规申报以及海量多格式文档解析的严峻挑战。AI Agent作为新一代数字员工，其核心价值在于打破了传统RPA“固定规则”的枷锁。针对行业关注的“实在Agent是否能处理多种格式的文档”这一核心议题，本文将立足2026年最新的多模态技术进展，深度拆解企业级智能体在处理医药研发复杂文

Claude Opus 4.8 深度实测：动态多 Agent 协同、Effort Control 与幻觉抑制的工程化解析目录1. 前言：Opus 4.8 解决了什么工程痛点？2. 核心技术更新与工程解读2.1 幻觉抑制：从 RLHF 到结构化 Honesty

使用docker运行dify制作客服、运维助手说在文前：本文需要下载docker，dify，ollama，至少2核，4G内存，50G硬盘。目录一、docker

Elastic 中国社区官方博客

Elastic 线下 Meetup 将于 2026 年 7 月 26 号下午在深圳举行2026 Elastic Meetup 深圳站活动，由 Elastic、腾讯、新智锦绣联合举办，现诚邀广大技术爱好者及开发者参加。

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千问大模型在阿里生态中的实战应用指南在日常的企业运营和技术落地过程中，我们常常面临这样一个困境：业务场景极其丰富，从客服接待到营销推广，从代码重构到数据洞察，每个环节都堆积着大量重复性高、耗时长的任务。团队往往陷入“救火”状态，疲于应付琐碎流程，却难以抽出精力去优化核心逻辑或创新业务模式。随着大语言模型技术的成熟，这种局面正在发生根本性的转变。它不再仅仅是一个聊天机器人，而是逐渐演变为能够深入具体业务流、理解上下文语境并执行复杂指令的智能助手。

[MAF预定义ChatClient中间件-06]利用ImageGeneratingChatClient开发专业图片生成Agent我们目前已经有相当专业的图片生成的模型，它可以利用我们提供的文本提示来生成高质量的图片，但是由于我们对文字的驾驭能力不够，写不出迎合LLM的提示词。ImageGeneratingChatClient中间件结合我们注册的ImageGenerator将两者结合在一起：我们通过与Agent对话的方式说出我们对生成图片的描述，LLM根据我们的描述返回专业的提示词文本。注册的ImageGenerator将提示词提交给专门负责图片生成的模型来生成图片。

七老板的blog

从持久化任务到多 Agent 协作本系列贯穿 Agent Harness 的三大核心能力：持久化（s07）→ 异步执行（s08）→ 多 Agent 协作（s09）

专注VB编程开发20年

腾讯模型广场DeepSeek 这种热门模型：腾讯云有自己部署，其它小厂第三方模型（百川、智谱等）：走对方 API 转发估计腾讯这些第三方的模型全是免费的？自已建了服务器来处理？搜索 3 个关键词，参考 18 篇资料先把结论讲清楚：不是免费、不是腾讯自己 “建服务器处理所有第三方模型”，也不是白嫖 DeepSeek。

macOS上Claude Code安装配置保姆级教程：国内直连API，从0到1跑通（附避坑指南）最近整理了这篇macOS专属的实操指南，从Node.js安装到Claude Code配置，再到国内API直连，每一步都附了具体命令和截图。我自己踩过的坑（比如首次启动连不上服务）也会重点说明，尽量让你少走弯路，一篇搞定。

2.LangChain--聊天模型之流式传输当我们进行传统的LLM调用时，终端会在等待响应时间过后给出我们最终的结果。当我们使用网页版AI调用大模型，再关闭思考模式时，其会给用户以字流的形式给出答案，而不是等待后直接给出所有答案。

数数科技的数据干货

ThinkingAI 正式发布数据采集 Agent，实现对话式数据接入！每个数据团队都有这样的经历：业务提了个新需求，产品写 PRD，数据写埋点文档，研发排期实现，测试验证上线——一套流程走完，2 周过去了。业务等不起，研发累得够呛，最后埋点还埋错了。