ai agent

让 AI 替我操作这台电脑，先把手能伸多远定下来早上坐到工位，才想起昨天那份表格还在家里的机器上。这种时候以前只有两条路，开远程桌面自己点，或者等晚上回去。

Java转AI Agent教程（第十二周）检索与切分本周交付：src/main/resources/policies/ 三篇政策文档（5414 字 / 38 条款）+ rag/ 包 8 个类 + 30 条评测集 + drill w12 演练（19 条断言）预计耗时：主块 4h（读 0.5h / 建知识库 1h / 写切分 1.5h / 标评测集 1h）+ 轻任务 2×1h 前置：W11 检查点 2 达标（bash selfcheck-b.sh 绿）实测结论：最优 recall@5 = 1.000；固定长度切分把 12/38 条条款劈成半条

LangChain4j 1.23 架构全景：Java 大模型应用的 6 层抽象一句话结论：LangChain4j 1.23 的价值不在“帮你调通模型”，而在用 Model → Prompt → Memory → RAG → Tool → Agent 六层可替换抽象，把 LLM 应用从 Demo 带到可运维的生产系统。选型时先看团队约束，再看框架能力。

Docker 部署 ReMe：轻松搭建 AI Agent 记忆管理平台ReMe 是 AgentScope 开源的智能体记忆工具，全称 Remember Me, Refine Me。对话、资料和长期知识放在同一份本地工作区里，供智能体检索，并在后面的任务里继续使用。

【三年面试五年模拟】2026-11-01_字节跳动AI Agent全栈研发一面面经全解析欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

正在走向自律

AI Agent 落地这一年：从“能跑起来”到“敢放出去”今年最常被问到的问题已经从"Agent 是什么"变成了"我做的 Agent 为什么不敢上线"。这个问题值得认真答。因为 Demo 和生产环境之间隔着的，不是模型能力，而是一整套工程问题。这篇不列框架清单，也不聊概念之争，只讲我在实际项目里反复遇到的那些事。

DSH 插件调试避坑：client.js 设置面板、热重载与高频报错排查表▍深耕领域 AI Agent 架构设计 Harness 插件开发 Context Engineering 多智能体协同 & RAG ▍技术底座 Python TypeScript · Cordis 插件 MCP & Skills · FastAPI Docker ▍工程能力专注 Agent 运行时与 Harness 插件开发、长上下文与流式交互优化、LLM 全链路工程化落地

神奇的代码在哪里

Agent 记忆的组成部分：Anthropic The components of agent memory 文章的简要解读Anthropic Engineering 团队于 2026 年 11 月 6 日发布了《The components of agent memory》，讨论一个正在变得具体的问题：Agent 该把什么留到下一次会话，以及这些留存物由谁来整理。本文把原文的核心概念与几组关键证据作简要介绍，并写下几点我自己的理解。

Agent任务中途断线，怎么避免重复执行？SQLite检查点实测Agent 执行任务时，网络断开、浏览器标签崩溃、模型请求超时、电脑休眠，都可能发生在一个很尴尬的时间点：外部动作已经成功，执行端却没来得及收到确认。恢复后，系统只知道“上次调用超时”，不知道那一步究竟有没有生效。

CSharp精选营

从控制台到「会动手」的 AI：用 Semantic Kernel 搭应用(小白教程)一份写给 C# / .NET 开发者的 Semantic Kernel 实战笔记。很多人学大模型应用，卡在第一步：会用 Python 调个 openai 包，却不知道怎么把 AI 接进自己现有的 .NET 业务系统。

得帆低代码PaaS

企业级 Agent 架构：MCP、Integration、数据与治理能力本文从工程实现角度梳理这一问题，重点放在系统边界、工具调用、权限控制和结果处理。有人把 MCP 理解成“给大模型接工具的接口”。这个说法不算错，但放进企业环境里，少了几层关键内容。

美团LongCat-2.5拆解：同架构Terminal Bench 4.0从3.0飙到38.5，长程强化学习的账单怎么算11月2日，美团 LongCat 团队把 LongCat-2.5 推上 GA。距离 9 月 25 日的预览版只隔了五周，GA 版补上的是视频输入和 Codex 接入，模型本体却没有换：总参数 1.6 万亿、每个 token 激活约 480 亿，和 6 月 30 日以 MIT 协议开源的 LongCat-2.0 是同一套 MoE 骨架。

AgentScope Java 深度解析：ReActAgent、HarnessAgent 与多智能体编排——JVM 上的自治 Agent 底座📚 本文是「Java 大模型框架专题」系列第 4 篇。全系列 5 篇，建议按序阅读：前两篇讲的 Spring AI 和 LangChain4j，解决的是"让一个 AI 完成一次对话/RAG/工具调用"。但真实的企业场景里，你会越来越频繁地遇到这类需求：研究、写作、评审、检索要由不同角色分工完成，且过程要可持久化、可人工介入、可沙箱隔离。这正是 AgentScope Java 的主场。

Java转AI Agent教程（第九周）错误矩阵本周交付：RetryingLlm（重试装饰器）+ RateLimiter（令牌桶）+ 幂等账本 + drill w9 预计耗时：主块 4h（重构装饰器 1h / 限流 1h / 幂等 0.5h / 演练 1.5h）前置：W8 通过；W2 的 RetryPolicy / ErrorClassifier 还在

Java转AI Agent教程（第五周）Prompt工程本周交付：src/main/resources/prompts/ 下 5 个 prompt 文件 + PromptTemplate / PromptRegistry / InjectionGuard + drill w5 演练预计耗时：主块 4h（读 0.5h / 写 prompt 1.5h / 写工具类 1.5h / 跑 A/B 0.5h）+ 轻任务 2×1h 前置：W1–W4 全部通过（bash run.sh selftest 绿）

AI Agent 工程化开发实战（五）：持久化与断点恢复——Checkpointer 与 Store主线：Agent Runtime → Harness。上一篇我们把「状态」立住了——StateGraph 里流动的 messages 会跨轮累积。但那份记忆是进程内的：进程一关，全没了。本篇给状态装上「存档」：既能重启续跑，又能回到过去、改掉一步、开一条新分支——官方把这套能力叫时间旅行（time travel）。

ChatGPT、Codex工程实战：Agent接入企业知识库，文档明明更新了，为什么回答还是旧版本？一个Java开发人员最近给公司的售后系统做了企业知识库Agent。员工可以直接提问“退款要满足什么条件”，Agent通过检索工具找到政策文档，再给出回答和引用来源。

我用workBuddy开发了自己的第一个小程序并成功上线了大家好，我是晓凡。关注晓凡的朋友都知道，晓凡是一名工作了好多年的牛马程序员。跟很多小伙伴一样，这些年一直在研究各种技术，当然了微信小程序开发也学过。

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Claude Code 2.1.314 新增工作目录写入边界：工具权限、沙箱与安全盲区怎么分层让编程助手修改一个项目，最危险的瞬间，不一定是它写错了一行代码。也可能是它把一项看似普通的修改，落到了项目之外。