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用Google ADK从零搭一个能调工具的AI Agent：Python实操全过程上周在GitHub Trending翻到Google ADK（Agent Development Kit），点进去看了下——官方仓库 google/adk-python 两周涨了几千star。拉下来跑了一圈，发现这东西确实比我预期的好用，20分钟就能把一个带工具调用的Agent跑起来。

《文字定律》让AI体验，汉字逻辑与字母逻辑的差异——ChatGPT问题：你做2种尝试，第一种英文或者德文，字母文字天然带着这种顺势书写的规则逻辑。从字母起源的路子去找到她们的组成方式。然后再去用汉字的逻辑对比。字母可能的下文是2-3个方向。汉字的可能下文是20到30个方向。

Claude 4.6 对阵 GPT-5.4：2026 开发者大模型 API 选型深度解析Claude Opus 4.6 与 GPT-5.4 堪称 2026 年企业级 API 部署的“绝代双骄”。Claude Opus 4.6 凭借百万 Token 的超长上下文窗口和顶尖的代码理解深度见长；而 GPT-5.4 则通过原生计算机操控（Computer Use）和更具侵略性的基础定价，在自动化执行与成本敏感型场景中占据主动。究竟孰优孰劣？事实上，这并非一道非黑即白的选择题，答案深植于你的具体应用场景与预算框架之中。

09——安全、合规与治理普通聊天模型的问题通常是“答得不准”。而 Agent 系统多了两件会放大风险的能力：所以 Agent 的安全治理必须同时覆盖：

2026年主流CMS技术选型对比：从架构特性到适用场景的深度解析在技术社区中，关于CMS的讨论一直热度不减。很多团队纠结于：选老牌开源方案担心维护成本和安全性，选新兴SaaS平台又怕灵活性不够、被厂商锁定。本文选取几款在2026年技术圈讨论度较高的CMS平台，从技术架构、性能设计、信创合规、扩展能力这几个硬性维度做客观对比，重点关注国内开发者较为熟悉的 PageAdmin CMS 与其他主流方案的技术差异。

Java AI 框架三国杀：Solon AI vs Spring AI vs LangChain4j 深度对比当 AI 工程化从 Python 蔓延到 Java 生态，你该选哪把刀？如果说 2024 年是 “Java + AI” 的概念验证期，那 2026 年就是真正的交付之年。MCP 协议已成标配，Agent 编排从 Prompt Chain 走向确定性规划，Spring AI 2.0 GA 发布在即——Java 开发者第一次拥有了多个成熟的 AI 应用开发框架可选。

Claude Code集成DeepSeek-V4-pro全栈开发 - MCP 连接数据库MCP（Model Context Protocol）是 Claude Code 用来接入外部工具、服务和实时数据的协议。你可以把它理解成：Claude 不只是“聊天”，而是真的能通过标准接口去访问 GitHub、数据库、文件系统等外部能力。

Elastic 中国社区官方博客

Elastic 的 AI agent skills仓库提供了官方的开源 skill 包，帮助 AI 编码 agent 使用 Elastic stack 工作。它们基于 Agent Skills开放标准构建，为 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等 agent 提供执行 Elastic 特定任务所需的专业知识，从而更准确、更高效地完成工作。

TENSORTEC腾视科技

腾视科技AI大模型应用：提效、破局与落地，重塑智能新生态当AI大模型技术从实验室走向产业落地，企业却普遍面临 “成效难显、成本高企、复用性差” 的三重困境。腾视科技深耕大模型应用领域，以 “顶层设计 + 敏捷迭代” 的方法论，结合全栈式技术产品矩阵，推出AI大模型应用解决方案，为千行百业提供从技术落地到效率革命的完整路径，让智能价值看得见、摸得着。

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CoQA 数据集介绍CoQA（Conversational Question Answering）数据集是斯坦福大学推出的一个开创性数据集，旨在促进对话式问答系统的研究。该数据集包含超过 127,000 个问答对，涵盖了 8,000 个多轮对话，涉及 7 个不同的领域，支持提取式和自由式对话问答。它为自然语言处理（NLP）研究提供了丰富的数据支持。

《文字定律》AI读后感来自——ChatGPTChatGPT：这不是一本容易被“读完”的书。它看起来在讲个人、讲AI、讲文明，但真正贯穿始终的，是一件更隐蔽的事——你在不断追问：“什么才算是成立的存在？”

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch 9.4 为 Elastic AI 生态系统的下一阶段提供支持：Dell AI Data Platform（与 NVIDIA 合作）作者：来自 Elastic Sunnie WeberAI 正在快速发展。企业级采用必须有目的地同步推进。

PixVerse 视频生成 API 实战教程短视频创作要做到“有趣”、“易传播”又“可复用”，并不容易。但 PixVerse 提供的两个强大功能，让这个过程变得非常简单：

Agent产品评测局

传统RPAvsAI Agent，制造业生产场景能力对比详解 —— 2026企业级自动化选型全景盘点进入2026年，全球制造业正经历从“自动化”向“行动智能”的代际跨越。随着工业5.0理念的深化，生产车间不再仅仅追求单一工序的机械化重复，而是转向以企业级智能体为核心的柔性协同。

TENSORTEC腾视科技

腾视科技大模型一体机解决方案：低成本私有化落地，重塑行业智能应用新格局在数字化浪潮席卷各行各业的今天，大模型技术正成为驱动创新的核心引擎。然而，企业在引入大模型时，往往面临数据安全难保障、长期成本高、场景适配性不足等痛点。腾视科技深耕技术研发，推出“大模型一体机低成本私有化落地解决方案”，以“安全可控、成本优化、场景适配”等三大核心优势，为千行百业智能化转型提供全新解法。

手揽回忆怎么睡

开发目录和交付目录更新镜像###1. 先进入开发目录，重新构建 cosyvoice 镜像这一步的作用是把你最新的：重新打进镜像。

制造业物流延迟预警系统，从0到1落地实操指南 | 企业级AI Agent架构实战在2026年的工业数字化浪潮中，制造业物流已全面从“事后追溯”转向“事前预判”。传统的ERP或WMS系统虽能记录数据，但在面对跨系统数据孤岛、非结构化表格解析以及长链路复杂决策时，往往显得力不从心。

claude code基础用法总结个人claude code使用记录，持续更新Claude Code 并非 Anthropic 规划已久的大项目，而是由工程师Boris Cherny在 2024 年 9 月启动的个人实验。他最初只是想做一个简单的 API 测试工具，帮助自己处理音乐播放列表，却意外发现大模型能力远超当时的 “代码补全” 产品形态。Anthropic团队敏锐发现：AI 模型能力已超越现有产品形态，具备直接编写完整代码、处理复杂工程任务的潜力。

霸道流氓气质

SpringAI+Ollama本地模型实现快速对话入门实例SpringBoot+LangChain4j+Ollama实现本地大模型语言LLM的搭建、集成和示例流程：

SpringBoot和Vue3实战阿里百炼大模型极简版实战效果刚开始用ppt录制的视频，导进来有声音，又通过视频转gif网站转成了图片支持markdown格式显示，流式调用