llm

MAF快速入门（17）用户智能体交互协议AG-UI（中）大家好，我是Edison。最近我一直在跟着圣杰的《.NET+AI智能体开发进阶》课程学习MAF开发多智能体工作流，我强烈推荐你也上车跟我一起出发！

精神状态良好

实战：从零构建本地 Code Review 插件本文将带你利用 Ollama 和 VS Code 插件开发技术，打造一个完全本地化、无需联网的 Code Review 工具。

LangChain到底是什么？LangChain的核心组件有哪些？经常有朋友问我：“LangChain到底是个啥？看了一堆教程全是技术黑话，越看越迷糊”“想做AI智能体，LangChain完全不知道从哪开始学”

马里马里奥-

文献阅读：Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-Based Text-to-SQL洪子瑾、袁征、张庆刚、陈浩、董俊楠、黄飞然（IEEE高级会员）、黄潇（综述论文）由于用户问题理解、数据库模式解析和SQL生成过程中存在诸多复杂性，从用户自然语言问题中生成准确的SQL语句（文本转SQL）仍是一项长期挑战。结合人工工程与深度神经网络的传统文本转SQL系统已取得显著进展，随后预训练语言模型（PLM）被应用于文本转SQL任务并取得了良好效果。然而，随着现代数据库和用户问题的复杂度不断提升，参数量有限的预训练语言模型往往会生成错误的SQL语句，这就需要更复杂、更定制化的优化方法，也因此限制了基于

写 Agent 不会调 LLM？这篇把调用逻辑给你打通了博客配套代码发布于github：02 LLM基础与调用本系列所有博客均配套Gihub开源代码，开箱即用，仅需配置API_KEY。

带刺的坐椅

Solon AI v3.9.4 发布（智能体开发框架，支持 Java8 到 Java25）Solon AI 是一款面向 Java 开发者的全栈智能体（Agent）应用开发框架。它秉承 Solon 家族一贯的“克制、高效、开放”理念，向上抽象统一接口屏蔽模型差异，向下深度集成向量库、MCP 协议与复杂流控制。

神秘的猪头

🖐️ 手写 Mini Cursor：用 Node.js Spawn 和 LangChain 打造全栈编程 Agent各位掘金的同学们，大家好！👋 我是你们的 AI 领路人。在上一篇文章中，我们揭开了 Agent 的神秘面纱，得出一个核心公式：Agent = LLM + Memory + Tools。如果说 LLM 是大脑，那么 Tools 就是它的手脚。

强化学习与大模型融合：从理论到机器人实践全解析导读：本文系统梳理了强化学习（RL）与大语言模型（LLM）融合的前沿技术，涵盖从理论基础、算法架构到机器人仿真实践的完整链路。基于最新学术讨论与实验案例，深入剖析如何利用大模型优化奖励设计、解决多智能体协作难题，并提供完整的开发环境搭建指南。

Dify 本地部署安装教程（Windows + Docker），大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！目标：在 Windows 系统上通过 Docker 快速部署 Dify，支持中文环境，提升访问速度并合理管理磁盘空间。

模型微调方法实战（基于硅基流动、百炼、unsloth平台）硅基流动模型微调文档https://docs.siliconflow.cn/cn/userguide/guides/fine-tune

在未来等你

AI Agent Skill Day 8：SQL Executor技能：自然语言转SQL的智能查询【AI Agent Skill Day 8】SQL Executor技能：自然语言转SQL的智能查询在“AI Agent Skill技能开发实战”系列的第8天，我们聚焦于SQL Executor技能——一种将自然语言指令自动转化为结构化SQL查询并安全执行的能力。该技能是构建数据驱动型智能体（Data-Driven Agent）的核心模块，广泛应用于BI分析、数据库运维、企业报表生成、客户自助查询等场景。相比传统固定API或预设查询模板，SQL Executor通过大模型理解用户意图，动态生成精准SQL，

Spring AI 实战：通过 ChatMemory 构建有记忆的智能对话应用随着大语言模型（LLM）的火热，聊天机器人、智能客服等对话式 AI 应用已经走进了我们的日常生活。但你可能不知道，大多数大模型本身是“健忘”的——它们每次接收请求都是独立的，并不会记住你和它之前聊了什么。为了让 AI 能够像人一样拥有“记忆”，我们需要在应用层面帮它存储和回顾历史对话。Spring AI 作为 Spring 生态中专为 AI 应用开发的利器，提供了一个叫做 ChatMemory 的组件，可以帮我们轻松管理对话历史。今天，我们就来手把手地学习如何使用它，打造一个真正有记忆的智能对话应用。

Agent Skills：AI的行动力2025年10月16日，Anthropic 正式推出了Agent Skills，起初官方对他的定位相当克制，只是希望用他来提升 Claude 在某些特定任务上的表现。但后来大家发现 Agent Skills 实在是太好用了，所以在2025年12月18日，Anthropic 正式将 Agent Skills 作为开放标准，正在演变为 AI Agent 领域的一个通用的设计模式。 Equipping agents for the real world with Agent Skills

在未来等你

AI Agent Skill Day 5：Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计【AI Agent Skill Day 5】Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计

文件系统即数据库：用文件为 AI Agent 构建个人操作系统我最近读到 @koylanai 的一篇长文，他是 Sully.ai 的上下文工程师（Context Engineer），在文中系统分享了自己如何用纯文件系统（Markdown + YAML + JSONL）构建了一套个人 AI 操作系统——Personal Brain OS。这套系统不依赖数据库、不需要 API 密钥、没有构建步骤，仅靠 Git 仓库中的 80 多个文件，就让 AI 助手能持久记住他的写作风格、工作目标、人脉关系和内容流水线。文章从架构设计、文件格式选型、语音编码到实际日常使用流程都有详细

数据智能老司机

面向产品经理的 Claude Code——为什么产品经理该用 Claude Code，而不是 Claude.ai？有客户反馈你们的结账流程出现了一个严重 Bug。工程团队正埋头冲季度路线图。你需要做分诊（triage）：这是真 Bug 还是用户误操作？影响范围多大？该由哪个团队负责？你只能等工程团队从当前工作中抽身、切换上下文、去排查、再把结论反馈给你。两天过去了。这个 Bug 还卡在分诊队列里。

从ResNet到mHC：DeepSeek重构残差连接，额外开销仅6.7%，附复现代码原文: mp.weixin.qq.com/s/ZuA3zSpVH…关注公zh: AI-Frontiers

数据智能老司机

打造 ML/AI 系统的内部开发者平台（IDP）——生产级 LLM 系统设计本章涵盖：把 LLM 应用从原型推进到生产，会引入传统 ML 工程无法充分覆盖的挑战。尽管稳健系统设计的基本功仍然必要，生成式 AI 系统因为其非确定性，需要新的测试、监控与安全方法。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-21)生成于：2026-02-21共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜凸显AI应用开发与智能体生态的蓬勃生机，开发者正致力于构建高效实用的工具链，赋能实际业务场景。以自主渗透测试平台pentagi和AI技能框架superpowers为代表的智能体系统成为焦点，它们将复杂任务自动化，显著提升开发与安全运维效率。同时，桌面应用框架electrobun和时间序列模型timesfm展现了底层性能优化与垂直领域AI的突破，而trivy和posthog则持续解决安全和产品数据分析的硬需求。整体趋势表

数据智能老司机

打造 ML/AI 系统的内部开发者平台（IDP）——设计可靠的机器学习（ML）系统本章将涵盖：随着我们更深入 ML 工程，现在要解决一个关键挑战：如何可靠地跟踪、复现并部署 ML 实验。本章将介绍一些关键工具，它们能把临时、随意的实验变成生产就绪的 ML 工作流。我们将搭建一个实用的 ML 平台，在保持足够灵活以适配真实场景的同时，显著提升可靠性。