智能体

李昊哲小课

GLM 多技术栈集成完整教程本教程演示如何使用 4 种技术栈（Vue3、Python FastAPI、DeepAgents、SpringBoot+SpringAI）集成智谱 AI 的 GLM-4.7-Flash 模型，实现 SSE 与 WebSocket 双模式流式对话。

7.4 测试与发布（一键生成PPT智能体开发）《扣子编程：从零开始搭建智能体卢欣欣清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书《扣子编程：从零开始搭建智能体》全书案例持续更新-CSDN博客

详细实现与核心配置（新闻早报智能体开发）《扣子编程：从零开始搭建智能体卢欣欣清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书《扣子编程：从零开始搭建智能体》全书案例持续更新-CSDN博客

6.3 详细实现与核心配置（双语绘本速记单词智能体开发）《扣子编程：从零开始搭建智能体卢欣欣清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书《扣子编程：从零开始搭建智能体》全书案例持续更新-CSDN博客

智能体工程（Agent Engineering）当我们谈论"智能体工程（Agent Engineering）"时，表面看是在讨论如何编排大模型、如何调用工具、如何拼接 RAG。但若把视角抬升一层，你会发现它真正的对手学科不是软件开发，而是认知科学（Cognitive Science）——它试图在硅基系统里，外部化并工程化地复现人类认知那些被进化打磨了数百万年的鲁棒性机制。

当 AI 拥有了“核按钮”：深入解析 MCP 服务器与命令执行护栏在当前的大模型应用开发领域，我们正处于一个激动人心的转折点。随着 Claude、GPT-5.5 以及 Qwen3.6 Max 等新一代大模型推理能力的飞跃，AI 正在从单纯的“对话机器人”向“智能体”演进。智能体不仅需要能听懂人话，更需要能“动手做事”——操作终端、读写文件、搜索代码库。然而，赋予 AI 这种能力，无异于给一个虽然聪明但偶尔会犯迷糊的孩子递上一把上了膛的枪。

HelloAgents学习笔记：智能体性能评估过去，大语言模型的评测往往围绕着"回答是否正确"展开，例如采用 BLEU、ROUGE、Accuracy 等指标衡量模型生成文本的质量。然而，当 AI Agent 开始具备工具调用、任务规划以及多轮推理能力之后，仅凭最终答案已经无法全面反映一个智能体的真实能力。

工作流编排《扣子编程：从零开始搭建智能体卢欣欣清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书《扣子编程：从零开始搭建智能体》全书案例持续更新-CSDN博客

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国际学术会议-杨老师

2026年网络安全、智能体与模型国际会议（CSIAI 2026）会议简介 CSIAI 2026将在湖州举行。湖州作为经济发展活跃的城市，在科技创新与产业升级方面具有显著优势，为网络安全、智能体与模型研究提供了良好的产业与学术环境。本届会议聚焦网络攻防、多智能体系统及安全模型等前沿方向，涵盖密码学、自主智能体、攻击模型等核心议题。议题还包括隐私保护、智能体协作、防御模型等新兴应用场景。会议旨在打通从理论研究到实际应用的技术链条，推动网络安全、智能体与模型领域的规模化发展。

FIT2CLOUD飞致云

修复多个安全漏洞，MaxKB开源企业级智能体平台v2.10.4 LTS版本发布2026年7月16日，MaxKB开源企业级智能体平台正式发布v2.10.4 LTS版本。本次版本更新以安全漏洞修复和问题修复为主，持续提升系统安全性，欢迎广大社区用户升级至新版本。

大龄码农有梦想

Dify、RAGFlow 与智能体平台的知识库，哪个更好用在企业 AI 应用建设中，知识库 RAG 往往是最容易启动、也最容易暴露问题的场景。很多企业最初的想法很直接：把制度文档、产品资料、项目文档、合同模板、运维手册上传到知识库里，让员工通过自然语言提问，由大模型结合检索结果生成答案。这个方向是对的，但真正进入生产环境后，企业很快会发现，RAG 的难点并不只是“能不能检索到内容”，而是“能不能在正确权限范围内检索到可信内容，并且能够解释、审计和持续优化”。

深海鱼肝油ya

小说自动生成系统（二）目录一.导出模块二.pipeline流程三.程序入口本节编写将大模型写好的小说导出为markdown文件或者word文件的功能模块。

智能体评估与测试体系面向已经能用 LangChain/LangGraph 跑通 Agent、但开发测试"效果时好时坏、上线没底气"的开发者。核心论点：Agent 的可靠性不是调出来的，是测出来的。当你的 Agent 还停留在"我试了几个例子都对了"这种评估方式时，它就不该进生产。文中代码基于 LangChain 1.0 / LangGraph 1.0、langsmith>=0.4.29（支持组合评估器与多轮评估）、pydantic>=2。

多模态响应解析与后处理多模态AIAgent开发实践邓立国、周驰岷、邓淇等清华大学出版社【行情报价价格评测】-京东《多模态AI Agent开发实践》1~6章试读-CSDN博客

主流多模态模型（GPT-4V/CLIP/BLIP/Qwen-VL）多模态AIAgent开发实践邓立国、周驰岷、邓淇等清华大学出版社【行情报价价格评测】-京东《多模态AI Agent开发实践》1~6章试读-CSDN博客

想你依然心痛

HarmonyOS 6（API 23）实战：基于HMAF的「智链中枢」——PC端AI智能体多Agent协同编排与任务调度平台真正的奋斗是在拼搏中留有生活的余地。不留余地地透支身体、情绪和关系，赢了也像输。真正的奋斗懂得保留睡觉、吃饭、发呆、陪伴家人的空间——这样才走得远。

全国首批！远光九天灵境AI原生平台通过中国信通院企业级类Claw智能体安全能力评近日，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）正式公布“企业级类Claw智能体安全能力评估”认证结果。远光九天灵境AI原生平台凭借在身份安全与访问控制、数据安全防护、智能体行为安全、Skills可信、审计与合规安全等维度的综合优势，顺利通过评估并进入可信清单，成为全国首批获得该认证的企业级智能体产品之一。

AI视觉原生统一！商汤开源视觉任务大统一模型SenseNova-Vision7月13日，商汤科技正式发布并全面开源日日新 SenseNova-Vision 理解生成统一视觉大模型，这是商汤日日新大模型体系的重要视觉能力升级。

ReAct vs Plan-and-Execute：企业级Agent如何实现规划、执行与异常回退？最近在看AI Agent的相关教程，遇到两个词：ReAct和Plan-and-Execute，前者强调的是边思考边行动，后者强调的是先规划再执行，如果放在个人开发者Demo里，这更像是两种技术路线，但放到企业场景里，它其实对应的是一个更现实的问题：企业到底能不能接受一个Agent一路“看情况处理”？