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Agent入门开发今天起我们开始学习利用大模型进行个人 Agent 的开发。在基于大模型构建智能体时，所有对话交互均需要通过网络请求远端大模型服务实现。而完成调用的前提是获得大模型平台颁发的身份凭证 ——API_KEY。本文以深度求索（DeepSeek）大模型开放平台为例进行讲解。

从6.75%到100%！大模型Function Calling终极方案：Harness工程如何驯服目录一、行业痛点：复杂Function Calling的“不可能三角”二、核心武器：Harness = 约束 + 校验 + 自愈

随便写写!昨晚用AI vibe coding了个小项目，想跟大家分享一下。为什么搞这个？我平时用ChatGPT、Gemini这些AI工具查技术问题，总觉得差点意思。比如说我想深入了解某个网络协议，AI给出的答案通常是"概述式"的——讲了是什么，但不够细；给了配置命令，但没说为什么；提到了原理，但缺了排错思路…

Cursor 是什么?前端使用Cursor 可以理解为：你熟悉的 VS Code 使用方式 + 内置 AI 对话、跨文件编辑、智能补全。它面向开发者日常写代码、读项目、改需求、查 bug、做重构。

超级逼真 AI 证件照：绝学“焚决”只要扔一张个人照给 ChatGPT，建议直接一次过！连脸部特征和发丝细节都能完美还原。因为效果实在太逼真了，为避免侵权就不放真人对比图啦（哪怕不垫图让它自己生成，质感也极度惊艳）。

《AI怎么一步步变聪明的？》系列（六）中国大模型崛起之路：从“追赶者”到“解题人”站在2026年4月的春光里，当我们翻开最新的行业简报，一个足以载入史册的数据跃然纸上：中国AI大模型的周Token调用量，已经连续四周碾压美国，甚至在OpenRouter这类全球聚合平台上，中国大模型的消耗占比高达61%。

【vllm】vLLM v1 Core — 系统级架构深度分析（四）分析范围：vllm/v1/core/ 目录，14个Python文件，~7.9K行代码。 Core 是 v1 推理系统的"大脑"——调度器决定每步执行哪些请求，KV Cache 管理器控制显存分配与回收。

【vllm】 vLLM v1 Engine — 系统级架构深度分析（三）分析范围：vllm/v1/engine/ 目录，14个Python文件，~9.5K行代码。这是 vLLM v1 推理系统的"大脑与桥梁"——连接上层 API（OpenAI Server）与底层推理执行（Worker/ModelRunner）。

Vue3项目快速接入AI助手的终极方案 - 让你的应用智能升级关键词：AI助手、AI组件、Vue接入AI、Vue3接入AI、AI聊天助手在AI技术飞速发展的今天，将AI能力集成到Web应用中已成为标配需求。无论是智能客服、编程助手，还是文档问答系统，一个优秀的AI交互组件都能极大提升用户体验。

【vllm】vLLM v1 Worker — 系统级架构深度分析（二）分析范围：vllm/v1/worker/ 目录，78+ 文件，~15K 行代码。 Worker 是 v1 推理系统的"执行臂"——持有 GPU 资源、运行模型推理、管理 KV Cache。

AI重构前端项目指南在2026年的前端开发领域，AI已从辅助工具升级为重构传统项目的"智能助手"。面对代码混乱、技术债务严重的遗留系统，AI能够显著提升重构效率，降低重构风险，同时保持业务连续性。根据最新数据，AI辅助重构可使开发效率提升370%，Bug率下降62%，这一变革正在重塑前端开发范式。

36 openclaw单元测试框架：编写可维护的测试代码在大型项目生命周期中，业务需求的迭代是不可避免的。当我们深度使用openclaw框架构建复杂系统时，很多研发团队经常会陷入一个困境：新需求不敢接，老代码不敢动。尤其是在涉及核心数据流转、规则引擎和高并发消息处理的模块，一次看似普通的逻辑微调，往往会引发连锁反应，导致线上故障。

放弃OpenClaw ？Hermes Agent从0到1部署+接入飞书教程大家好，我是洋子Hermes Agent 是近期继 OpenClaw 之后热度极高的 AI Agent 项目，由 Nous Research 在 2026 年 4 月正式开源，主打自我成长、主动总结、自动创建技能，上线没多久就在 GitHub 斩获 95K+ Star，势头非常猛。

从 Function Call 到渐进式 Skill：大模型能力扩展范式的演进与落地实践在给大模型"装上双手"这件事上，业界先后出现了三种主流范式：Function Call、MCP 以及 Anthropic 推出的 Skill。它们解决的是同一个问题——如何让模型调用外部世界——但思路截然不同。

程序员三明治

【AI探索】程序员到底该怎么理解 LLM？你第一反应大概率不是去翻论文，而是直接打开几个现成的产品试试。你可能会去问 DeepSeek、通义千问，或者别的聊天工具，把自己业务里的问题丢进去测一测。结果往往会让人眼前一亮：模型不仅能把话说通顺，还能理解你给它的上下文，甚至能帮你总结、归纳、改写。有些原来必须靠人工做的事情，突然看起来像是真的可以交给机器了。

【vllm】vLLM v1 Executor — 系统级架构深度分析（五）分析范围：vllm/v1/executor/ 目录，8个Python文件，~3.5K行代码。 Executor 是 v1 推理系统的"执行引擎"——连接调度器与 Worker，负责模型推理的多 GPU / 多节点编排。

从零开始：使用Sealos Devbox快速搭建云原生开发环境在云原生时代，开发环境的配置往往成为开发者的痛点。传统的本地开发环境搭建需要安装各种依赖、配置数据库、设置网络等，这些繁琐的操作不仅耗时，还容易导致"在我机器上能跑"的问题。今天，我将为大家介绍一款革命性的云开发平台——Sealos Devbox，它能让开发者专注于代码编写，而将环境配置交给云端处理。

Token 还没白菜价，我靠“AI 流水线”省token我的 HomeSense 项目，参考了三十多个开源项目。从工作流编排的 Dify，到工具注册的 AgentMesh；从多 Agent 联邦的 OpenClaw，到记忆系统的 MemPalace；从手机自动化的 Gkd、UI-TARS，到设备接入的 python-miio、ha-xiaomi-home。

GPT-6 的 Tool Searchˈrevənjuː （企业、组织的）收入，收益；（政府的）税收；税务局，税务署（the revenue）

有才不一定有德

价格不变，账单变厚？深度拆解 Claude Opus 4.7 的“隐形”进化就在本周，Anthropic 毫无预兆地发布了其顶奢模型系列的最新迭代——Claude Opus 4.7。作为 AI 圈公认的“智商天花板”，Opus 的每次更新都牵动着开发者的神经。但这次更新引发的讨论却非常耐人寻味：一方面是性能的暴力提升，另一方面却是社区对“新分词器”带来的隐形成本的集体吐槽。