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Manus 2.0 Cascade降本拆解：Token少用23.2%、成本降32%的工程手段，营销Agent编排能迁移什么 | RiseClaw玄策9 月 28 日，Manus 2.0 面向海外用户发布，官方给出一组实测数据：自研 Cascade Agent 框架在一次测试配置中，Token 消耗比旧系统少 23.2%，任务完成时间缩短 28.2%，运行成本降低 32%。多数转发只盯着三个数值本身，但从工程视角看，真正有信息量的是它们的差值结构——成本降幅（32%）明显大于 Token 降幅（23.2%），说明省钱的来源不止「少说话」。

学习LangChain day1今天不急着做一个复杂的 Agent，而是先把 LangChain 最基础、也最容易混淆的几个概念弄清楚：它是什么、环境如何搭建、模型如何初始化、一次调用到底发生了什么，以及消息对象为什么不只是一个字符串。

老A的AI实验室

Cyber Weekly #84OpenAI 于 9 月 29 日举办 DevDay 2026 开发者大会，一次性抛出二十余项发布，把重心从聊天机器人全面推向 Agent（智能体）与开发者平台。最受关注的是全新 Agent 产品 Dots，被外界视为对标 OpenAI 内部另一条产品线 Muse 的正式选手，初期仅向付费订阅层级开放；主题演讲中还首次披露了新模型 GPT-6.1 Sol。公司同时上线 500 美元/月的 ChatGPT Pro 顶配档，主打最高额度与旗舰能力，并重新开放调整过用量限制的 200 美元/月 Pro 档。基础

大模型技术全景(十一)：智能体通信协议 MCP、A2A 与 ANP📚 本文收录于「流浪」的系列专栏🏠 博客主页：流浪｜ 📝 原创首发于 CSDN上篇文章把一群 Agent 怎么组队协作用七种模式拆透了：顺序流水线、交接、层级主管、路由、中心化协调、去中心化对话、动态图，各管一段路。但「组队」只解决了「谁干什么」，没解决「之间怎么说话、怎么传话」。一个用 LangChain 写的 Agent 和一个用 CrewAI 写的 Agent，连彼此的接口长什么样都不知道，硬凑到一起就是「鸡同鸭讲」。这一篇讲清楚 Agent 之间靠什么协议互通——MCP、A2A、ANP

免费额度大的：qoder,workbuddy.ai,zcode还是有区别的Qoder 和workbuddy.ai 都支持第三方的模型zcode, kimi code之类都只卖自己家模型

熊猫钓鱼>_>

越顺，越空：当 AI 把学习 “优化“ 到消失您好，我是ID: 熊猫钓鱼！十余年深耕技术一线，我始终相信：优秀的开发如同垂钓——既要对技术生态的「水域」有深邃理解，也要对问题本质的「鱼汛」保持敏锐直觉。从架构设计到性能调优，从技术选型到团队协作，我专注在恰当的时机，用最合适的技术钓起最优雅的解决方案。关注我，我带你一起研究最新又好玩的热点技术~！

每天都要写算法（努力版）

【行业前沿报告】给智能体写工具：从接口能调用，到任务能完成摘要：给智能体写工具，难点不在接口能否被调用，而在于让模型知道何时调用、怎样传参、哪些返回值得相信、下一步能做什么。本文解读 Anthropic 的工程经验文章，围绕「选择契约、输入契约、输出契约」展开：先从工作流出发决定暴露哪些能力，用命名空间和消歧字段避免模型在名称处走偏，让返回值支持下一步而非展示后端一切，省 token 时保住判断所需信息，并用真实任务评测工具而非固定路线。核心方法是一套用任务评测反复改进工具的迭代流程，最终让正确的信息更容易获得、业务对象更容易辨认、下一步动作更容易选对。

# 从 0 部署 Qwen3.8-27B：量化档位怎么选，终端配置怎么配2026 年 8 月 5 日，通义千问团队发布了 Qwen3.8-27B。这是一款稠密（Dense）原生视觉语言模型，Apache-2.0 协议开源，基于 Qwen3.5 架构演进，主打编码、专业工作、研究与长程 Agent 任务，原生支持图像与视频理解，上下文长度 262,144 tokens 并可扩展至 100 万 tokens。

LLM-as-a-Verifier: A General-Purpose Verification Framework——一种通用验证框架核心观点：验证（Verification）应被视为继预训练、后训练、测试时计算之后的第四个扩展轴。当前LLM生成能力已从扩展范式中显著受益，但验证——即判断解决方案正确性或质量的能力——尚未经历同等程度的扩展。

LangChain 之八：流式与透传我在之七讲回调与可观测时埋了一个伏笔：流末框架会补一个空 token，on_llm_new_token 在流尾会收到一格 content 为空、chunk_position 等于 last 的东西。当时我把它当成回调侧的坑来记。这一篇我把这件事追到源头，顺带把整个「流式」和「透传」一次性讲透。它们其实是同一件事的两面：流式是让数据一小块一小块往前走，透传是让这一小块原样或者不走样地穿过某个节点。

LangChain 之九：一个能检索又会调工具的流式问答助手前面八篇我把 LangChain 拆成了零件：架构、组合原语、模型与消息、检索与文档、智能体与工具、记忆与历史、回调与可观测、流式与透传。这一篇我不讲新零件，只做一件事：把前面那些零件拼成一个能跑的客服助手。它要会检索知识库、记得你上一句说了什么、遇到查物流这种事会去调工具、回答时像打字机一样逐字吐出来、而且每一步都能被观测到。我用一个免 key 的脚本把它完整跑通，你换上真实的模型和向量库，组合方式一行都不用改。

删掉失败经验，agent 反而变强了：Sentry 想明白『攻略该什么时候看』💡 一句话总结：失败经验是「条件性知识」——不失败的时候看攻略只会分心。Sentry 把失败教训存在 agent 上下文之外，只在诊断到失败时才取出来用，且只有验证恢复成功才收录新经验，四个基准平均领先最强基线 37%。

Hinton 下场写 RSI 论文：今天一年的 AI 进步，未来可能只要 5 周💡 一句话总结：Hinton、Bengio、Barto 三位图灵奖得主联合 OpenAI 首席科学家等 22 人发论文推演「AI 造 AI」的智能爆炸：内部数据显示 AI 自主研发比例半年涨 20 倍，若自动化全面接管，一年进步可能压缩到约 5 周——但四道现实之墙还在，论文的结论不是「爆炸已来」，而是「该准备政策了」。

AIOps实战03：两代AIOps，传统机器学习与大模型该怎么配合我是老计。前两篇讲了 AIOps 是什么、能力全景和成熟度。这一篇要把一条贯穿全系列的主线讲透：AIOps 的两代技术，传统机器学习和大模型，它们各自擅长什么、不擅长什么、以及最关键的，该怎么配合。看懂这两代和它们的融合，你就有了理解今天整个 AIOps 技术版图的钥匙。

vLLM 与 SGLang 并发实验：如何让性能数字可复现、可解释本实验借助 AI 完成工程实现与验证。下文区分已验证的观察、待验证的假设和结果的适用边界。参与 LLM 推理框架贡献时，性能类修改经常需要回答：这次修改到底带来了什么变化？

从零到一搭建企业级智能问答系统：Ch14 · 三层记忆与断点续跑覆盖提交：f51f19f(011，多层记忆机制一次引入) · a046981(028，P0 记忆系统止血——身份贯通 / 原子取号 / 缓存历史空洞修复) · 04e290e(030，断点恢复修复) 代码位置：GitHub 搜索 lingluo1hao / enterprise-ai → memory_store.py（class MySQLMemoryStore:145 · _json_default:92 · _json_object_hook:115 · save_message:365 · loa

10年前端老司机

LangChain 五种工具定义方式踩坑总结在LangChain Agent开发中，工具是调用外部能力、完成实操任务的核心。很多同学初学都会困惑：官方提供了多种工具定义写法，分不清区别、选不对场景，还容易踩版本和语法坑。

AINative软件工程

LLM 多租户 Prompt Isolation 工程实践：为 100 个租户定制 Prompt，但别让它们互相污染先定义问题边界。典型的多租户 LLM 应用场景：所有这些场景，都面临同一个核心矛盾：用一套基础设施服务 N 个租户，但每次模型调用的上下文必须完全属于且只属于某一个租户。

ZCode 是如何处理超长上下文的根据对 ZCode 源代码（特别是 core/src/compact/、core/src/context/builder.ts 和 core/src/runtime/methods/turn-loop.ts）的深度审查，我们可以清晰地看到 ZCode 处理超长上下文的底层机制，以及为何在调用自带 GLM 5.3 和第三方 DeepSeek V4 Flash 时会出现截然不同的表现。

LangChain 之七：回调与可观测之六我们把历史存好、自动读写、塞进提示词，可这一切都发生在 invoke 内部。模型到底调了哪个工具、工具跑了多久、流式输出吐了哪些字、哪一步抛了异常，全藏在调用栈里看不见。这就引出可观测的问题：框架能不能在链、模型、工具的关键节点主动喊你一声？