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Pi实战 05：本地模型 · MCP · 安全沙箱篇来源：Pi 官方 Models / Containerization / MCP 文档，dalenguyen、patloeber、Fabio Rehm、BenjaminWegener、ruizrica2 等实战，以及 Agent Sandbox / pi-less-yolo 等隔离方案。

落魄实习生

Agent Scope Java 2.x 系列【10】MiddlewareMiddleware 是 AgentScope 的无侵入扩展机制：不改动 Agent / Model 源码，在执行链路关键节点插入横切逻辑（日志、追踪、输入改写、权限拦截、限流、动态提示词、异常降级等）。

利用浊度和电导率测量确定乙二醇基流体的质量核心议题：探讨如何通过浊度与电导率测量，判断 PG25（丙二醇基）流体的质量。keynote+视频见末尾！

100 万输出词元与窄开放，前沿模型发布范式正在改写｜2026年10月02日谷歌发布 Gemini 4 Argon，把单次响应输出上限推到 100 万词元——此前 Gemini 模型为 6.4 万，同期竞品上限为 12.8 万[① MarkTechPost]。与能力同步公开的是收紧的开放范围：该模型只先交给"一批受信任的网络防御方"[① MarkTechPost]。同一天，二十余家科技公司签署《前沿责任联合承诺》、同意接受独立安全审计[② Ars Technica]，而 OpenAI 宣布暂停最新模型的训练[③ MIT Technology Review]。本文按技术主题拆解这条

bigdata-余建新

week5目标：训练基于transformer的单向语言模型，并完成文本生成。示意图：内容：

【FDE开发指南】第 1 课：认识 FDE —— 从一次生产事故说起时长约 60–75 分钟 | 难度 ⭐⭐假设你所在的团队技术能力很强：架构设计严谨、代码质量高、测试覆盖完整。现在把这套系统装到一家银行的生产环境里。

LangGraph-复习总览本文是 5 份本地 LangGraph Markdown 教程的面试版压缩笔记。目标不是替代教程，而是帮助你在面试中用一条稳定的主线回答：状态如何流动，流程如何控制，执行如何恢复，多个 Agent 如何组合，以及系统如何上线。

让 Claude 实时联网搜索：Ace Data Cloud Serp MCP 接入指南如果你正在用 Claude、Claude Desktop 或其他支持 MCP 的 AI 助手，你大概率遇到过一个问题：模型很会分析、总结和写作，但它本身并不天然等于“实时互联网”。

西索斯coding

grok-4.7 调用一直 429 怎么办？不是额度用完——是 RPM 和 TPM 双桶限流，附响应头读取代码和退避策略标题：grok-4.7 调用一直 429 怎么办？不是额度用完——是 RPM 和 TPM 双桶限流，附响应头读取代码和退避策略

Agent 技术摘要 06 —— Harness、原生视觉、Jev、mmproj、dsh本系列为笔者在实习过程中的所见所闻记录，内容为技术摘要，旨在提供关于Agent领域相关技术名词的通俗和简要介绍，详细内容暂不展开，供同在该领域进修的童鞋们参考。

小贺儿开发

Unity 文物新生会讲故事的文物展墙文物新生是一块会自己讲故事的动态展墙：把文物原本静止的形象变成有动作的短片，再在屏幕上不间断地轮播，让玻璃柜里的旧物重新"活"一次。屏幕上同一时刻只呈现一件文物，配一次利落的翻页转场，节奏接近翻阅一本展册；无人值守自动循环，开机即展。

claude-opus-5.5 API 接入教程：anthropic-version 头、tools 定义、流式事件格式三个常见问题全部梳理，收藏备用上周三我把项目里的 claude-opus-5 升级到 claude-opus-5.5，心想不就改个 model 字符串嘛，结果折腾了一天半。接入过程中遇到三处需要注意的地方——anthropic-version 请求头的正确填法、tools 字段里 input_schema 的写法、以及流式响应 content_block_delta 事件的解析方式。下面把每个问题和对应的修复代码全部给出来，从 SDK 接入到工具配置都覆盖。

进击的雷神

论文里的架构图是张死 PNG？Edit-Banana 把它变回可编辑的 DrawIO不知道你有没有遇到过这种事：老板甩给你一份两年前的项目报告，里面的系统架构图是个 PNG。现在要复用，得把其中一个服务框的名字改掉、再加一条连线。你兴冲冲打开它，发现——字是"画死"在图里的，不能选中、不能改。

AI Agent_7 AI 提示词工程（Prompt Engineering）提示词（Prompt） = 你输入给大模型的那段文本（指令、问题、背景、示例）。提示词工程 = 有方法地设计这段文本，让模型稳定输出你想要的结果。

全栈练习生

大模型原理之 KV Cache针对大语言模型自回归推理过程中重复计算注意力键值对导致的性能瓶颈，KV Cache技术通过缓存历史Token的Key与Value张量，将解码阶段注意力计算复杂度从 O ( T 2 ) O(T^2) O(T2)降至 O ( T ) O(T) O(T)，是大模型推理优化的核心基础技术。本文系统阐述了KV Cache的基本原理、显存模型与阶段特性，构建了包含模型架构层、算子计算层、数据表示层、系统管理层、应用调度层的五级优化技术栈，深入剖析了分页内存管理、分组查询注意力、非对称量化、FlashAttention

深度学习CUDA异步报错定位：从错误堆栈到最小复现深度学习程序报CUDA error时，堆栈指向的位置可能并非真正出错的算子。GPU算力平台上的CUDA操作通常异步提交，错误可能到下一次同步才暴露，导致开发者在无关代码上反复排查。本文给出从同步定位、输入检查到最小复现的实操流程。

Jev 模型评测深度解析：核心得分、能力局限与最佳适用任务场景Jev 新公布的基准证据，值得让开发者认真评估它在有界分类和路由决策中的用途。但它没有证明 Jev 能替代通用大语言模型，也没有把置信度变成正确性保证，更不能说明给 Agent 加上 Jev 就一定省钱。真正有用的问题更具体：你要做的决策，与论文测量的任务是否相似？

LangGraph-AI智能体开发框架 - LangGraph 入门案例1 : 智能快递配送系统目录一、智能快递配送系统Graph API 编码思路智能快递配送系统图讲解智能快递配送流程:二、编码编码流程

云栈开源日记

机器人运动规划从A*到Minimum Snap四大算法全解析扫地机器人绕开拖鞋、无人机穿过树林、自动驾驶在路口选车道——这些场景背后是同一个问题：给一张地图和一堆约束，算出那条"能走、好走、不撞"的轨迹。这就是运动规划（Motion Planning），机器人和自动驾驶算法栈里最核心的一层。

BeeAI 实战：从简单对话到 Agent 的驯服之路本次实践基于 IBM 开源的 BeeAI 框架，完成了一套 12 章渐进实验（t2~t12 共 11 个作业文件），全程跑在本地 Qwen 模型上。路线从简单对话（ChatModel）出发，途经结构化输出、RequirementAgent、需求系统、ReAct、人工审批、自定义工具，最终抵达四智能体协作的旅行规划系统。本篇重点拆解 BeeAI 最有辨识度的设计——需求系统（Requirements）：它把"请先思考再查资料、查资料最多两次"这类写在提示词里的软约束，变成了框架在执行层强制实施的硬协议。