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如何从零打造一个极简的DeepSeek-R1大模型如何从零打造一个极简的DeepSeek-R1大模型本文旨在记录和分享如何依据开源项目minimind，从零开始完整地训练一个极简的大语言模型。minimind这个开源项目的目标是以极低的成本（约3块钱）和极短的时间（2小时）训练出一个仅有25.8M的超小型语言模型MiniMind。

装闭 RenoPit 源码解析（05）：FastAPI与Celery如何执行AI装修分析AI 装修闭坑分析可能包含多张图片、多份合同以及多次大模型调用，不适合让 FastAPI 请求一直阻塞。装闭 RenoPit 在 fthux/RenoPit 中使用 Celery 和 Redis 编排这条长任务链，本篇分析任务从入队到结束的全过程。

如何用 AI 和 NocoBase 搭建一套可投入生产的 CRM原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/build-production-ready-crm-with-ai-and-nocobase

[AI教做人]AI平台做2项目；一个3D模型展示，另一个框架多人一方说伊赛代练 VS 要锻炼基础（说一点老登的话，争什么争？不如去卖撒尿牛丸啊，笨（其实不如资源之争））

Agency-Agents 智能体系统从零搭建实战指南在开发复杂应用时，我们常常遇到单一模型难以兼顾全局规划与细节执行的困境。有时候，模型擅长创意生成却在逻辑推理上稍显吃力，或者精于代码编写却缺乏对业务上下文的深刻理解。为了解决这个问题，多智能体协作架构应运而生，它允许我们将大任务拆解，由多个具备不同专长的“角色”共同完成。这种模式不仅提升了任务处理的准确率，还让系统具备了更强的可扩展性和容错能力。

主流 Agent 之「Zed」和「ZCode」介绍【时效提示】⏳ 本文信息截至 2026 年 8 月 7 日 · Zed 1.14.2 / ZCode v3.6.5

[基于OpenEvals的自动化评估-11]针对Agent对话的评估[下篇]在上篇我们介绍了评估用户与Agent对话的三个指标，包括语气评估（Tone）、知识记忆评估（Knowledge Retention）和用户感知错误评估（Perceived Error），接下来我们补充余下的三个：任务完成度评估（Task Completion ）、用户满意度评估（User Satisfaction）和用户赞赏评估（Wins）。

我用 Agent Reach 生成了 Claude Code 年度生态报告：一篇实战演练最近我需要调研 Claude Code 过去一年的生态发展，涉及 MCP、Skills、Agent Teams、Plugins 等多个维度。传统做法是：手动打开 Google → 搜索 → 打开几十个网页 → 复制粘贴 → 整理。这次我换了一个新方式——让 Agent Reach 替我做这件事。

如何快速构建一个数据科学应用？从零到上线写给数据科学新手的完整实战指南本文将介绍如何将一个在 Jupyter Notebook 中训练好的机器学习模型，转化为一个真正的 Web 应用，以便与同事或老板在线分享和体验。

神奇霸王龙

MCP 微软教材背书:5 国产基座 Agent 承接力实测适用读者:想在 MCP 协议下用 Qwen / GLM / Kimi / DeepSeek / MiniMax 这些国产基座模型承接 Agent 工程的开发者阅读时长:约 12 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)

呆呆敲代码的小Y

awesome-llm-apps 开源项目详解：100+ AI Agent 与 RAG 模板一键复用想做一个能跑起来的 AI Agent 应用，比较难的不是理解 LLM，而是被脚手架拖住–调模型、配 RAG、接工具、写前端，一通折腾下来周末就没了。

Ace Data Cloud 创收联盟：把 AI 能力变成可运营的产品在 AI 应用快速普及的今天，很多团队和个人已经不再满足于“使用 AI 工具”，而是开始思考：能不能把成熟的 AI 能力变成自己的产品、服务，甚至长期收入来源？

全栈技术负责人

Ollama + Open WebUI 搭建本地大模型去 ollama.com 下载安装（用户级，无需管理员）。装完自动在后台 11434 端口起服务，验证：

看浪的路人

第4讲：MCP Client 开发——连接、发现、调用第3讲我们写了一个 MCP Server，暴露了两个工具。但 Server 本身不做事——它等着别人来调。这一讲我们来写 MCP Client，让 Agent 能主动连上 Server、发现工具、发起调用。

人间凡尔赛

2026 开发者效率新基建：Agent Plugins 1.0 规范解读与 MCP 实战![封面图](https://picsum.photos/seed/17863639192779/800/400)

edit-article：AI 味来自跳级先看一段。这是一篇讲 AI Agent 的稿子，语法没错，信息也对，很多人读完还会觉得"写得挺好"：现在用 AI 做出一个 Demo，已经快得有些夸张。但真正的麻烦往往从第二天开始。

品牌设计系统提取：一个网址，让AI生成的PPT自动套用你的品牌风格对市场、品牌、设计岗位的同学来说，最头疼的问题之一就是"品牌一致性"：做一份PPT，配色不能错、字体要对、logo要有，风格得像"我们家的"。传统做法是找品牌规范文档，照着一个个对齐，稍不留神就翻车。

Ace Data Cloud 创收联盟：把 AI 能力变成可持续业务的两条路径AI 应用正在快速进入内容创作、办公自动化、开发集成和企业服务场景。对很多个人创作者、技术博主、开发者服务商和行业渠道来说，真正的问题已经不再是“AI 能不能用”，而是：如何把成熟的 AI 能力包装成可以持续获客、持续交付、持续变现的业务？

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前端对接 SSE 的两种常见方式LLM 流式输出、进度推送、长任务状态更新，后端经常会用 SSE（Server-Sent Events）：一条 HTTP 长连接，服务端持续往下推事件，客户端边收边渲染。