ai agent

AI Agent中的 ReAct 和 Ralph Loop对比说明在过去的两年中，AI 编程助手迅速从“辅助补全”走向“自主执行”，但其底层逻辑仍深受传统提示工程范式的限制。开发者普遍遭遇一个共性困境：大语言模型（LLM）在主观判断任务“已完成”时便主动退出，而这一判断往往与客观可验证的成功标准存在偏差。这种偏差导致了频繁的人工干预、上下文丢失以及开发效率的隐性损耗。尽管 ReAct、Plan-and-Execute 等智能体框架试图通过内部推理循环提升自主性，它们仍无法绕过 LLM 对“完成”的自我定义缺陷。正是在这一背景下，一种名为 Ralph Loop 的极简范式

告别预设脚本：深入解析 Browser Use Skill 的原理与应用近年来，AI 与大模型的爆发式发展，不仅改变了我们与信息交互的方式，也催生了全新的自动化范式。其中，Browser Use 作为一个新兴的技术关键词，正在重新定义“浏览器自动化”的边界。它不再仅仅是预设脚本的机械执行，而是结合了大型语言模型的理解、决策与自适应能力，让浏览器真正成为能够“为自己工作”的智能体。

Java后端的Ai之路

【AI应用开发工程师】-分享Java 转 AI成功经验嘿，各位 Java 的老铁们，中午吃饭的时候，是不是也经常听到隔壁桌的同事在讨论“AI”？是不是感觉自己手里的 System.out.println( Hello World!" 越来越没劲，而隔壁的 AI 同学却在用 model.fit() 玩转未来？

带娃的IT创业者

解密OpenClaw系列04-OpenClaw技术架构OpenClaw是一个基于macOS平台的智能自动化应用，采用模块化架构设计，集成了AI模型管理、设备识别、权限管理、自动更新等多个核心功能模块。该应用通过事件驱动模式实现各组件间的松耦合交互，支持配置驱动的设计理念，为开发者提供了高度可扩展的系统架构。

整理了一套可落地的验证指标体系给到大家在 RAG（检索增强生成）系统里，Chunking 看似是个不起眼的预处理步骤，实则决定整个系统的上限。很多团队一开始热衷于调大模型、换 Embedding、搞 fancy 的 reranker，结果发现效果卡在天花板上不动——回头一看，原来是 chunk 切得稀碎，关键信息东一块西一块，模型就算有通天本领也拼不出完整答案。

解构嵌入模型之王：All-MiniLM-L6-v2 的文件树解密、蒸馏机制与工业级应用生态我们将文件分为四大类进行详细解读，并配合关系图谱说明它们如何协同工作。这部分定义了模型的“智商上限”和“思考方式”。

RAG不是万能的，但没有RAG是万万不能的：8种主流架构全景解析在大模型时代，RAG（Retrieval-Augmented Generation）几乎成了每个技术团队的标配。它看似简单：用户提问，系统从私有知识库中找相关文档，再让大模型据此生成答案。但实际落地时，我们很快发现：原始的“检索-生成”流水线在面对复杂查询、模糊语义或低质量文档时频频失效。答案要么张冠李戴，要么干脆胡编乱造。这促使业界不断演进RAG架构，从最初朴素的Naive RAG，发展出引入多头注意力、自我修正、智能体规划、图结构乃至工业级优化的多种变体。这些架构并非相互替代，而是针对不同场景痛点的精

带娃的IT创业者

解密OpenClaw系列01-OpenClaw项目概述OpenClaw 是一款面向 macOS 的 AI 驱动自动化控制桌面应用。其核心目标是通过人工智能模型与系统级权限协作，实现对桌面环境的智能自动化操作，包括但不限于屏幕截图采集、应用交互、语音唤醒检测、位置信息共享与通知展示等。项目强调在本地化与隐私友好的前提下，提供可扩展的 AI 模型接入能力与广泛的硬件兼容性支持。

自主智能体：重塑传统行业的隐形革命在这个人工智能从概念走向应用的时代，当大多数人还在关注对话式 AI 如何改变文字工作时，一场更为深刻的变革正在传统行业中悄然发生。

Intern-S1-Pro模型深入解析我们将文件分为三大类，并解释它们如何像齿轮一样咬合。为了让你更直观地理解，我们将 Intern-S1-Pro 比作一个拥有超级大脑的科研团队。

前端视角下认识 AI Agent 和 LangChain我们假设要开发一个对话机器人的应用。对于传统对话机器人开发：核心在于后端业务逻辑、数据库设计、API 接口等技术栈。

在未来等你

AI Agent Skill Day 1：Agent Skill概述：技能系统的核心架构与设计理念【AI Agent Skill Day 1】Agent Skill概述：技能系统的核心架构与设计理念在“AI Agent Skill技能开发实战”25天系列的第一天，我们将深入探讨Agent Skill（智能体技能）的核心概念、系统架构与设计哲学。随着大模型（LLM）能力的增强，单纯依赖提示工程已无法满足复杂任务需求。Agent通过技能（Skill）扩展其能力边界，实现工具调用、代码执行、知识检索等高级功能。Day 1 的目标是为后续24天的技能开发打下坚实基础，帮助开发者构建可扩展、可维护、安全可靠

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通过MCP实现安全的多渠道人工智能集成一、引言：为什么需要 MCP（Introduction: Why MCP Matters）设想这样一个场景：你部署了一个 AI 助手，它既能在 WhatsApp 上与客户无缝交互，又能在 Slack 上协助同事工作。无论用户来自哪个消息平台，他们都期望这个助手能够可靠地获取信息或执行任务。如果要在多个渠道上以安全、一致的方式实现这一点，很容易演变成一场充满定制集成的噩梦。这正是模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）发挥作用的地方。

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从REST到MCP：为何及如何为AI代理升级API一、引言（Introduction）模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）已迅速成为 AI 集成领域的“通用适配器”。它让大语言模型（LLMs）与 AI agents 能够以标准化方式、安全地与外部工具、数据与服务交互。许多开发者理解 MCP 的概念，但还没有为自己的 API 构建过 MCP server。在这篇文章中，我们将探讨：为什么把你现有的 RESTful API 转换为 MCP 接口会带来收益、需要警惕哪些挑战，以及如何借助现代 MCP gateway 来简化流程

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OpenCode vs Claude Code vs OpenAI Codex：AI编程助手全面对比一、真实世界场景中的性能与代码质量（Performance and Code Quality in Real-World Development）

【Agents篇】07：Agent 的行动模块——工具使用与具身执行🎯 系列导读：在前面的章节中，我们探讨了Agent的感知、记忆和规划模块。本篇将深入Agent的"手脚"——行动模块，了解Agent如何通过工具调用和具身执行与真实世界交互。

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人工智能代理团队在软件开发中的协同机制一、传统团队协作 vs 基于 Agent 的团队协作（Traditional vs. Agent-Based Team Coordination）

红迅低代码平台（redxun）

构建企业“第二大脑“：AI低代码平台如何打造智能知识中枢？在知识密集型行业，企业最大的资产是沉淀在员工大脑、项目文档和沟通记录中的隐性知识。但这些知识往往分散、易流失、难利用。一个融合了知识图谱、自然语言理解和智能搜索的AI低代码开发平台，能帮助企业将散落的智慧珍珠串成项链，构建一个可对话、可推理、可行动的"企业第二大脑"。

【论文速读】达尔文哥德尔机 (Darwin Gödel Machine): 自进化智能体的开放式演化论文标题: Darwin Gödel Machine: Open-Ended Evolution of Self-Improving Agents 作者: Jenny Zhang ∗ , 1 , 2 ^{*,1,2} ∗,1,2, Shengran Hu ∗ , 1 , 2 , 3 ^{*,1,2,3} ∗,1,2,3, Cong Lu 1 , 2 , 3 ^{1,2,3} 1,2,3, Robert Lange † , 3 ^{†,3} †,3, Jeff Clune † , 1 , 2 , 4 ^{†

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Kong MCP注册表与Peta：在人工智能系统中连接服务发现与运行时安全一、在 AI 驱动应用中，把智能 Agent 与工具/数据可靠且安全地连接起来，是关键挑战在 AI 驱动的应用世界里，把智能 Agent 与工具和数据可靠、安全地连接起来，是一个关键挑战。两种新兴方案分别从这个问题的不同侧面切入：Kong MCP Registry 侧重于 AI 工具的服务注册与发现，而 Peta 则在这些工具被实际使用时提供运行时控制、可观测性与安全能力。本文将介绍并分析 Kong MCP Registry 在基于 Model Context Protocol（MCP）的架构中的角色，