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Deepseek has increased its price 2026.08.17How much cost has AI reduced （2026.04.03 12:26）-CSDN博客

[基于AgentEvals的自动化评估-06]以LLM-as-a-Judge评估LangGraph执行轨迹对于利用LangGraph构建的工作流，前面的文章介绍了不需要LLM参与，通过将提取的执行轨迹与评估基准进行比较的方式来评估。我们不经介绍了AgentEvals原生的评估方案，还介绍我们经过改进和优化的方案（上篇下篇），以及如何从持久化的Checkpoint中提取执行轨迹。出来这种依赖我们手工比较的方式，我们也可以利用LLM-as-a-Judge的形式来评估其执行轨迹。

[马斯克600亿买下Cursor] —— AI 应用简报 08.13-08.17核心观点：编码 Agent 战场闯进马斯克，600 亿美元收购 Cursor；同一周 Agent 治理全面硬化——Anthropic 曝出多 Agent 合谋、Gartner 警告 2340 亿 SaaS 支出面临洗牌。

DeepSeek Harness 安装教程DeepSeek Harness（dsh）是 DeepSeek AI 官方开源的 agent harness（智能体框架），可以理解为 "国产版 Claude Code / Codex"。

用Playwright端到端测试PDF翻译功能：Web自动化测试实战最近在做一个PDF翻译工具的Web端，需要自动化测试核心流程：上传PDF → 选择语言 → 等待翻译完成 → 下载翻译结果。这正好适合用 Playwright 做端到端测试。

给聪明人写SOP 一篇讲透 AI 的「技能 Skill」想象一个场景。你刚招了个新员工。名校毕业，脑子快，学习能力强，简历漂亮得挑不出毛病。你很满意。第一天上班，你说："帮我发个周报。"

AI英德西牛仔

千问导出 pdf 颜色不一样怎么办，选用 AI 导出鸭优化格式转换，多维度剖析千问内容 PDF 变色各类成因通义千问生成的图文文档在PDF导出环节普遍出现色块偏色、图片褪色、底色丢失等问题，是文案、教研、商务办公人群高频难题。本文围绕该色差痛点，结合市场现存多种导出手段实测对比，依托行业白皮书调研数据、行业专家观点、用户真实试用反馈，详解AI导出鸭的技术逻辑与产品优势，最后介绍产品全终端布局，一站式妥善处理千问PDF导出色差问题。

[人工智能]Tianshou强化学习框架：概念、架构与工程实践Tianshou强化学习框架：概念、架构与工程实践本文面向工程实践与科研应用，系统介绍Tianshou强化学习框架的核心概念、架构设计和常见使用模式。Tianshou基于PyTorch实现，突出模块化、可复用和高性能，提供丰富的策略类、采样器、经验回放和训练工具，适合从原型验证到工程落地的不同阶段。本文结合示意图和表格，形成超过4页的技术参考材料，便于团队内部培训和方案评审。

努力搬砖的咸鱼

意图理解：让Agent从需求描述自动生成Pytest测试策略前两篇我们搭好了环境，也看到了AI生成Pytest代码的效果，但AI是怎么知道要测什么的？第一篇里，我们直接把除法函数的源代码喂给AI，让它生成测试用例。这种方式叫代码驱动。AI看实现来写测试。

水水不水啊

DeepSeek自带的一些插件的功能介绍这是DSH的“大脑”和“躯干”，负责思考、决策和执行。这些插件赋予Agent各种“手脚”，让它能真正干活。

workbuddy小能手

实战：封装一个WorkBuddy Skill，自动拉取腾讯会议AI录音笔的线下沟通上下文最近腾讯会议AI录音笔从二级功能升级到了首页一级入口（详见 meeting.tencent.com）。这个变化背后有一个容易被忽略的事实：线下沟通的上下文，从此可以被结构化地沉淀下来。

AI 请求参数智能生成与一键调试方法支持，Fast Request重磅发布Fast Request 是一个类似 Postman 的 IDEA 插件。它是一套强大的 RESTful API 工具包，可以根据已有方法快速、自动生成 URL 和参数。

llama-server 部署 Qwen3.8-27B：真正开启 512K 上下文，突破 256K 截断使用 llama-server 部署 Qwen3.8-27B 时，启动命令中设置了 -c 512000，但实际请求一旦超过 256K tokens，服务端要么报错，要么返回截断结果。日志中的 ctx_size 虽然显示为 512000，但模型内部依然卡在 256K。

国产大模型落地业务系统的优选载体：京微智枢信创 AI 业务支撑平台近年来，以 GPT、文心一言、通义千问等为代表的国产大模型在技术能力上取得了长足进步，展现出强大的语言理解、内容生成与逻辑推理潜力。然而，将大模型从“技术演示”真正转化为驱动业务增长的“生产力工具”，企业普遍面临三大核心挑战：

怎么用文心生成word文档？从格式错乱到智能导出，AI导出鸭让创作再无后顾之忧文心一言、AI导出鸭、Word智能导出、多格式兼容、跨终端协同在日常办公与内容创作中，将AI生成的结构化文本快速、准确地转换为规范的Word文档，已成为效率瓶颈。无论是毕业论文、商业计划书，还是技术白皮书，用户普遍面临“内容好写、格式难调”的困境。怎么用文心生成word文档？本文从项目痛点出发，结合AI导出鸭的全终端能力，提供一套可落地的智能导出方案。

RAG 知识库搭建：基于人大金仓构建信创运维问答机器人｜全栈国产化落地完整版信创运维团队普遍面临三大痛点：知识散落在文档、工单、群聊里，新人上手要半年；重复故障反复问，资深 DBA 精力被消耗在基础问题上；公网大模型数据不能出内网，合规红线不能碰。很多团队要么靠人肉传帮带，要么硬套通用 RAG 方案，答非所问、泄露数据、不符合信创要求。

[基于OpenEvals的自动化评估-15]以LLM-as-a-Judge方式评估Agent生成的代码基于OpenEvals的自动化评估-14:以静态代码分析方式评估Coding Agent生成的代码着重介绍了基于MyPy和Pyright这两种广受欢迎的基于Python的静态代码分析引擎器来评估Agent生成的代码，其实提取出来的代码还可以直接交给LLM进行评估。相关的评估器可以利用create_code_llm_as_judge这个工厂函数来创建，本篇文章就来介绍如何利用这种方式实施针对代码的评估。

从Chatbot到企业级智能体GEA：四种企业AI形态的架构差异和技术边界AI工具遍地，企业里同时跑着好几种形态：客服窗口的聊天机器人、员工电脑上的AI助手、后台跑批的工作流自动化工具，还有近两年频繁被提及的企业级智能体。问题是，很多厂商把这些概念混着用——把AI助手叫"智能体"，把RPA叫"AI"，把聊天机器人叫"企业AI"。概念混用直接导致选型错位：企业以为买的是智能体，实际买了个聊天机器人。

模型不是函数：claude-cookbooks/misc 十四篇的公共底层misc/ 是 claude-cookbooks 里最像杂物抽屉的目录。它没有 capabilities/ 那样的主题、没有 claude_agent_sdk/ 那样的编号顺序，14 个 notebook 从 2023 年 8 月排到 2026 年 1 月，涉及：批处理、JSON 输出、SQL、PDF、网页摘要、缓存、评测、元提示词。

生图API 出问题怎么定位？给调用加 traceId 和结构化日志（nano-banana-pro）有次运营报"生图很慢"，我去查日志，看到的是一堆这样的东西：没有 traceId，没有耗时，没有参数。我连"哪一次慢"都定位不了，只能凭感觉去猜。