ai agent

2026 年大模型热门教程盘点：从 Prompt、RAG 到 Agent，到底该先学什么先放一句得罪人的话：2026 年网上最热的 AI 教程，一半在教「怎么用」，一半在教「怎么赚」，真正教你「怎么把模型落到业务里不崩」的，还是少数。这一年大模型教程热到什么程度？B 站、CSDN 上「2026 大模型学习路线」「AI Agent 实战」类视频动辄几十万播放，教程封面清一色「学完即就业」「薪资翻倍」。但热度高 ≠ 学得对。本文不卖课，只把 2026 年真正值得跟的热门教程方向、为什么热、以及最容易踩的坑讲清楚。你正在跟的教程，在不在下面这张图上，评论区说。

Text2SQL 系列博客 07：4 步选型法（上）- 场景与标准的定义系列目录（共 15 篇）： 1-6（略） 7. 4 步选型法（上）：场景与标准（本文） 8-15（略）

Text2SQL 系列博客 08：4 步选型法（下）- 评估打分与最终决策系列目录（共 15 篇）： 1-7（略） 8. 4 步选型法（下）：评估打分与最终决策（本文） 9-15（略）

CaelisVideo如何把产品素材与爆款参考串成宣传视频生产线产品宣传视频的日常问题通常是产出路径不稳定。运营在相册和网盘里翻产品图，编导在抖音、小红书、TikTok、B站上刷参考，剪辑师等脚本，成片发出去之后，下一次又从零开始。CaelisVideo 提供了一种把这段反复重启的过程收进一个工作台的方式：产品素材放在一处，爆款参考导入同一处，AI 把参考拆成脚本，再按不同风格和画幅生成成片，最后在线预览、直接下载。

AI Agent 和 Chatbot 有什么区别？Chatbot 主要解决“现在问一句，得到一个回答”；AI Agent 主要解决“给定一个目标，经过多步处理后交付结果”。两者都可能使用大模型，但任务边界、信息处理方式和结果确认方式不同。只要一次请求需要查资料、调用工具、检查结果或等待人工决定，就不能只看聊天界面，要看背后的任务流程。

将AI Agent嵌入现有Java系统时，Spring Boot 3.2的异步冲突与内存泄漏排查本文摘要：一个常见的场景：在基于Spring Boot 3.2的订单服务中，集成了一个调用外部LLM API的@Async Agent服务，用于实时生成商品描述。

从人工找对标到爆款解析：CaelisVideo怎样缩短参考视频到脚本的距离做短视频的人大多经历过这个环节：刷到一条数据不错的视频，觉得结构和节奏能用在自家品类上，于是截图、拆镜头、手抄文案、标记卡点。等脚本落到文档里，热度已经过去一轮。耗掉时间的往往不是创意，而是在几个工具之间来回搬运同一份内容。

纯 Go 桌面 AI 智能体实战：Wails3 + Eino ADK 构建 Agent 对话应用（流式输出 / 工具审批 / RAG / 打包全记录）摘要：本文从零讲解如何用 Wails3（Go 桌面框架）+ 字节 CloudWeGo Eino（Go 大模型应用框架）构建一个桌面级 AI 智能体应用。覆盖技术选型、系统架构、多模型接入、TurnLoop 对话循环、Wails3 事件总线流式输出、工具调用人工审批（断点续跑）、RAG 文档问答、会话管理以及最终编译打包，并附上真实踩坑记录。全文代码均来自实际可运行项目。

漂着的圆木

Agent自动修复引入Copilot Memory：如何核对记忆读写边界据 GitHub 官方博客 2026-09-25 的文章，Agentic autofix 现读取 Copilot Memory 辅助修复安全告警。这一变化使记忆条目成为修复生成的输入源。对维护仓库安全策略的工程师而言，需重新确认记忆的写入与读取边界，防止过期或错误的修复模式被复用。GitHub 官方资料明确了该功能现状，下文判断框架属作者建议。

三水写代码

手写一个 Claude Code（1）：从 Agent Loop 到工具、权限、Hooks 与任务规划最近在学 AI Agent 开发，我把 learn-claude-code 的前五章整理成了这篇学习笔记：从最小的 Agent Loop 出发，逐步加入工具分发、权限检查、Hooks 和 TodoWrite，理解一个编码 Agent 的运行骨架。

AI Agent 上生产前先加三道闸门：审批、限权、可回放的工程实践关于"模型说执行就执行"的争论，其实很少停留在模型层。真正把团队拦在生产环境门外的，是这样一个问题：当 Agent 的一次工具调用产生不可逆副作用时，系统能不能在毫秒级拦住它、让人介入、并在三天后完整复现当时发生了什么。这不是提示词工程问题，而是运行时的可控性工程问题。近期社区里"先加三道闸门再碰真实业务"的提法引起了不少讨论 [1]，本文在此基础上向后端纵深推进：把审批做成可持久化的状态机，把限权落到工具治理的实处，把第三道闸门升级为可重放的 Harness。

herdr：给 Agent 一个专属终端运行时，是不是伪需求？系列第 04 篇。前三篇聊了决策层分层、MCP 安全风险、技能层 ECC。这次往下走一层——Agent 跑在哪？

Agent Harness 为什么突然成了独立品类？从 pydantic-ai-harness v0.30.0 看编码智能体的可复现工程化当编码智能体从演示阶段走向日常工程，问题不再是"它能不能改代码"，而是"这次改动凭什么可被复核、对比与追责"。围绕 pydantic-ai-harness v0.30.0（2026-09-08）等近期版本动态 [1][2]，本文把 Agent Harness 与通用 Agent 框架的职责边界拆开，说明可复现、可评测、可回放为何让它长成 AI 编码智能体供应链中一个独立的基础设施层，并盘点 codeg、ragleap-core、xorbitsai/inference 等组件在同一条链条上的位置。

从 Prompt 到 Harness：AI Agent 的竞争层为什么转移到了“外骨骼“阅读约定：本文所有论断均标注证据强度——[已核验] 可查证事实 / [自述] 厂商或作者自述（README、标题、描述等未经独立核实的表述）/ [推断] 本文推演。凡出现代码块，均为抽象示意（示意格式，非任何真实 API），除非明确标注为源码摘录。文中提及的性能数字、能力计数、项目规模一律不作为论据，仅作为"待验证的宣传口径"出现或直接省略。

小白跃升坊

阿里云2026年AI Agent 开发者调研报告解读：企业 Agent 到底卡在哪数据来源：aliyun/ai-agent-handbook 仓库根目录下的 2026-agent-survey-report.md。在北京、深圳、广州、上海、杭州举办多场线下开发者沙龙，回收有效问卷 1906 份，受访者以企业技术决策者、架构师、一线工程师和产品经理为主。本文件是《AI Agent Handbook 精读》系列的配套独立报告解读篇，另外三篇精读分别讲 Harness 工程、运行与治理、调优案例与 Agentic OS。

Coze 接入自定义模型更简单：用 Ace Data Cloud 打通 OpenAI Responses API如果你正在用 Coze 搭建 Bot、Agent 或自动化工作流，一个很常见的需求是：不仅使用平台默认模型，还希望把外部模型能力接入进来，统一放进自己的业务流程里调用。

Agent Skill 是什么？概念、架构与开发指南SKill就是面向Agent编程、自然语言（提示词）脚本。节省Token、节省心神、节省时间。一次对话，敲定一个Skill，后续直接复用无需再与大模型重复对话。

拆解 Agent 核心原理｜从零动手实现简易 AI 智能体（三）本文摘要：当 Agent 工具调用因网络错误或内部异常失败时，会破坏对话历史的一致性，导致后续 API 调用返回 400 错误。本文通过改造 execute_tool 函数捕获异常并返回错误信息，同时在 run_agent 主循环中加入重试机制。该方案使 Agent 能优雅处理工具错误并继续对话，适用于工具逻辑独立、可预期失败的场景。

漂着的圆木

Agent预算耗尽：加额度还是做成本门禁GitHub 最近把 Copilot 用量触顶后的预算申请做进了管理流程：成员可以发起增加预算的请求，管理员再批准、调整或拒绝。另一项官方更新提供 efficiency、balance、intelligence 三档自动模型选择，用来权衡成本、质量和响应时间。两项变化放在一起看，工程团队需要解决的不只是“额度不够怎么办”，还要明确什么任务值得使用哪一档资源。