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Function Calling 深度解析：从参数定义到错误处理的完整实践Function Calling 是大语言模型从"对话工具"进化为"行动代理"的关键能力。本文以 AI Agent 工程化落地为视角，系统拆解 Function Calling 的全链路实践：从 JSON Schema 参数定义规范、工具描述的艺术，到多工具并行/串行调用的区别，再到错误处理全链路设计。文中包含一个完整的多工具 Agent（搜索+计算+数据库查询）实战案例，覆盖参数校验、执行异常、超时降级等真实工程问题。适合正在构建 AI Agent 的后端工程师和架构师阅读，基于 OpenAI Func

飞塔老梅子

09. Codex 节省Token ❀ 老梅子学AI【简介】前面几天稍微操作一下Codex，额度就用完了。现在好不容易充值了，又担心象前面一样一下子用完，为了不用每次使用都小心翼翼，我们还是来了解一下要怎么节省Token。

启元机器人亮相外滩大会，探索个人机器人健康服务新场景9月9日至12日，以“共创AI新经济”为主题的2026 Inclusion·外滩大会在上海黄浦世博园区举行。上纬新材旗下消费级具身智能品牌启元机器人联合杭州飞阔科技有限公司（以下简称“飞阔科技”）亮相蚂蚁阿福展台，现场展示双方在健康领域的应用落地成果，为个人机器人开拓健康服务新场景树立新标杆。

深度 | OpenAI 联合三星造芯：从模型层向底层算力延伸，AI 算力供应链开始重新洗牌核心观点：这条新闻的分量不在「OpenAI 会不会把芯片交给三星」，而在它坐实了一件事：OpenAI 已经从「只买芯片」走向「自己定义芯片、自己决定谁来造」，AI 算力供应链的权力结构开始随它的订单而移动。

[实践]-本地大模型 + MCP + Agent 对接 SAP OData API 实现Web Chart APP从零搭建一个完全本地化的智能助手：用 Qwen 本地大模型做大脑，用 MCP 协议把 SAP OData 接口封装成工具，让 Agent 自主决策、调用工具、查询 SAP 真实数据，最终在 Web UI 上实现Chart App，呈现答案与调用轨迹。

重建 AI 认知第 6 篇：RAG——答案不在"检索 + 生成"这四个字里RAG 不是一个新技术。它的核心那块——把文字变成坐标，然后找坐标最近的邻居——1970 年代的搜索引擎就在用了。2013 年 Word2Vec 让"词变向量"成为主流，2019 年前后 Milvus、Pinecone 这类专业向量数据库陆续出现，2020 年 RAG 的论文发表，比 ChatGPT 还早两年多。今天说的 RAG，本质是把这套几十年的老检索技术，拼在了一个新的生成模型前面。

王红臣同学

Microduck 强化学习源码拆解：一只 800g 的机器鸭怎么学会走路逐行读 pollen-robotics/microduck_rl 的训练配置、奖励函数、课程学习和域随机化，把 PPO 训练栈拆开看。

AI 今日研究简报 · 2026-09-11（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理，内容仅供参考）OpenAI 的 GPT-6 Astra 因需求过猛被迫暂停 Pro 订阅、并以万级 Agent 集群攻克数学难题，标志着前沿模型进入「算力即瓶颈、规模即能力」的新阶段；与此同时 DeepSeek-V4.1-Flash 以极低价格与全新架构正面冲击闭源模型的成本护城河。

【AgentScope 2.0】05-从数据库配置到可运行 Agent：十个 Builder 开关怎么把一行 JSON 变成 HarnessAgent源码地址：后端地址前端地址前两集讲了灰度路由怎么决定命中哪个版本的 Agent，注册表怎么加载工厂。但工厂拿到版本号之后做什么？factory.createAgent(rc) 这一行（AguiChatController 第 159 行）背后，是从 DB 配置到一个可运行 HarnessAgent 的完整装配过程。

王红臣同学

在 Windows 上复现 Microduck 机器鸭仿真上面这段就是最终效果：官方 ONNX 策略驱动下的 Microduck，在 MuJoCo 棋盘场景里行走。下面记录从零到复现的完整过程。

前端性能优化实战：从首屏加载到交互响应的全链路调优Google 的研究数据表明，页面加载时间从 1 秒增加到 3 秒，跳出率上升 32%。在国内移动网络环境下，这个数字只会更糟。一个典型的 Vue3/React SPA 应用，未优化前首屏加载体积动辄 2MB+，FCP（First Contentful Paint）超过 3 秒是常态。

敲代码的嘎仔

从集群锁失效到异步领券：我用分布式锁 + Redisson + MQ 把领券接口 RT 从 200ms 压到 15ms上一篇博客写了领券的并发安全问题，用 Synchronized 乐观锁解决了超卖。但那只解决了单机场景——服务一旦部署多个实例，JVM 级别的锁就形同虚设。这篇记录我是怎么一步步从"集群锁失效"走到 Redisson 分布式锁，再用手写注解 + AOP + 设计模式搭了一套通用锁组件，最后用 Redis 缓存 + LUA 脚本 + MQ 异步写把领券接口性能拉上来的全过程。

abapgit-agent：用 Git 当中介，让 Claude Code 自己完成 ABAP 闭环开发AI 生成了完美的 ABAP 代码，然后呢？你还要手动复制到 ADT、手动激活、手动跑测试、手动把报错贴回给 AI。abapgit-agent 的作者 SylvosCai 认为，这是当前 ABAP 开发者使用 AI 编程助手时最大的摩擦点——于是他写了一个本地 Agent，把整条链路自动化了。

全栈技术负责人

AI 效能工具建设：Agent 可观测性技能技术方案与实践Agent（大模型智能体）的执行过程本质是一个黑盒：它每一轮调用了哪些工具、消耗了多少 Token、哪一步出现延迟抖动、在哪里发生报错，通常在运行结束时只能看到最终生成的文本，中间过程无从追溯。

LLM 选型指南：Agent 场景下大模型的核心能力评估框架摘要Agent 场景下的大模型选型，绝不是跑几个 Benchmark 那么简单。ChatBot 时代，模型只需要"回答得好"；Agent 时代，模型还要"行动得对"——工具调用是否稳定、多轮上下文是否连贯、长程任务是否不跑偏、成本是否扛得住，每一项都可能成为系统级瓶颈。本文从推理能力、工具调用稳定性、上下文管理、成本效率四大维度出发，构建一套可操作的 Agent 模型评估框架，并对 GPT-5、Claude Opus 4、DeepSeek-V4、Qwen3.5 四款主流模型在 Agent 场景下的表现进行

2026 软件定义广域网走向何方？AI 原生网络与 SD-WAN 的技术融合趋势2026年，软件定义广域网已从“是否部署”转向“如何更智能、更安全地部署”。核心问题在于AI原生网络将如何重塑SD-WAN的技术骨架。本文以2025—2026年为观察窗口，围绕“从连接到智能”这条主线，先呈现市场规模与竞争格局，再拆解技术融合路径与落地影响，面向企业网络负责人、云网络架构师与AI基础设施规划人员。

ChatGPT的视觉模型：ChatGPT Images 2.5：快与准拆成两个模型关键词：ChatGPT Images 2.5、GPT-Image-2.5 Flare、Sunburst、图像编辑、API 定价、Adobe Firefly

用 Ace Data Cloud 把 WordPress 变成你的 AI 内容营销中枢在做技术产品、AI 工具或开发者服务推广时，很多人第一反应是去各类内容平台发帖：流量来得快、反馈也直接。但长期来看，真正值得沉淀的内容资产，最好还是放在自己可控的阵地里。

Agent 工程笔记③：为什么要有评测集（比单次演示重要）评测集（eval set）是一组固定的任务与验收标准，用来反复测量 Agent 或提示策略是否变好、变坏。

Spring AI 2.0 接入 DeepSeek V4.1 Flash 生产级实战2026 年 9 月 10 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-V4.1 Flash：原生统一多模态架构、1M 上下文窗口、峰值 427 tokens/s 生成吞吐，并且把原本指向 deepseek-v4-pro 的 API 请求在网关层透明重定向到 V4.1 Flash，按更低的 Flash 价格计费。对 Java 后端团队来说，这是一个值得立刻跟进的模型升级窗口——但前提是，你的接入层不是「裸调 HTTP」的临时脚本，而是可观测、可降级、可审计的工程化基础设施。