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09-大模型智能体开发工程师：结构化输出与JSON Schema系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文讲解Agent开发中结构化输出的必要性（工具调用、信息提取、多步规划、分类路由、多Agent通信），对比三种实现方法（Prompt约束→JSON Mode→Structured Outputs/JSON Schema），详解JSON Schema核心语法（description/required/additionalProperties/enum）、Pydantic定义Schema、不同模型的结构化输出支持情况，以及输出验证重试和降级策略的

百度智能云技术站

训练周期减半：LoongForge 全链路优化 GR00T N1.6 训练，吞吐提升至 2.3 倍针对 GR00T N1.6 VLA 模型训练存在 IO 阻塞、通信开销大、算子调度低效等问题，百度百舸 LoongForge 完成全链路优化，最终实现 2.3 倍训练吞吐提升，训练周期缩短 56.6%。

用 Dify 给工程监理公司做报告自动化：一次从"能跑"到"能用"的完整折腾记录。客户是一家中型工程监理公司，每年承接 30-80 个项目，每个项目开工前都要出具一份可行性研究报告——三四万字，八个章节，涵盖市场分析、技术方案、投资估算、财务评价、风险矩阵、监理意见。写一份快则三天慢则两周，一年下来工程师有相当一部分时间消耗在这件事上。

大模型基础之评测数据集在大模型基础之评测里概述性介绍评测相关的理论体系。本文专注于数据集：分类汇总、如何构建高质量评测数据集。

4.LangChain--Prompt提示词提示词模板作用：（1）避免重复性动作：：只需定义⼀个模板，就可以⽤于⽆数个类似的查询；（2）将提示词逻辑的构建和具体的内容数据解耦合；

别管跑分了，2026 本地编程大模型推荐与 GitHub Copilot 免费平替相信想着没有哪个技术团队在写代码的时候不会用AI协助吧？AI方便是方便，但把带有商业机密的后端逻辑复制到公共云端接口，一旦出现暴露，那后果可想而知。而且随着自动化工作流的普及，不断地调用API，那账单也是蹭蹭地往上涨。为了降低大模型 API 费用成本，硬件本地化部署方案也是一个不错的选择。只需要投资一次硬件，就能换取无限制的 Token 消耗，这也是离线使用 AI 代码助手愈发流行的主要驱动力。

大模型到底是什么：用最朴素的话讲清楚你有没有遇到过这种场景：周围的人都在聊 ChatGPT、大模型、AI，你点了点头，假装听懂了，转身还是一头雾水？

14-大模型智能体开发工程师：ReAct推理-行动框架系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文详解ReAct框架——几乎所有现代Agent的推理基础。内容包括：纯ReAct问题（无全局规划、无错误反思、无记忆）、ReAct工作流（Thought→Action→Observation循环）、推理模式（直接推理/推理后行动/推理后放弃）、与传统规划方法对比（FSM/HTN/BFS）、现代Agent对ReAct的扩展（加入规划、反思、记忆），以及何时选择ReAct vs 规划优先的策略建议。

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【AI】RAG 数据分块（Chunk）策略与实践本文面向正在建设 RAG 知识库问答系统的开发者，围绕“为什么需要分块、如何设置 chunk_size 与 overlap、常见分块策略如何选择”展开说明。示例场景统一替换为在线教育平台的课程预约与教务服务知识库；技术链路、参数权衡和性能优化思路保持不变。

呆呆敲代码的小Y

【最新Codex教程】 | 安装、入门和快速使用，适合新手本文基于 OpenAI 官方文档整理，实际使用以官方页面和账号内提示为准。Codex 是 OpenAI 面向软件开发的 coding agent。它可以读取代码、修改文件、运行命令、解释项目结构、修复 bug、生成测试和辅助 code review。

Lei活在当下

【AI手记系列】2026.6.1 一周AI小结（草稿）这个视频，我反复听了至少有3遍。UP主是一名独立游戏开发者，使用AI Agent进行辅助编程。在这个视频中，UP对AI工作流的搭建，提出了一些很有价值的观点。

智能体的《目的论》模型智能体可以被目的论地解释为：一种能够依据自身结构，在环境中组织行为并趋向任务完成的具身系统。这里的“目的论”不能理解成传统意义上的“预设目标”或“主观意图”，而应理解成前面已经提出的那种：

面向Agent权限系统的快速审计工具一个面向Agent权限系统的快速审计工具，主要用于自动化收集、统计、分析和导出系统授权行为的审计日志。其设计目标是为系统管理员和安全审计人员提供轻量化、可落地的审计能力，覆盖风险监控、异常行为检测、合规性数据导出等核心场景。程序基于Python 3开发，依赖自定义的AuditLogger类（来自src.audit_service.logger模块）实现日志全生命周期管理，通过模块化设计将审计流程拆解为统计概览、高风险事件筛查、特定Agent行为追踪、日志导出、核心算法验证五大环节，兼顾实时性与可追溯性。

约束显化：通过意图协议将 LLM 不可突破边界转化为机器可读契约承接《Schema-As-Code：当设计规范从文档变成代码》：当规范以代码形态存在，下一步要解决的是如何让约束从"隐性共识"变成"显性契约"。本文展示意图协议的具体工程形态——不是抽象概念，是可以直接复制粘贴、在线体验、并被机器自动校验的 YAML 协议。

Agent——001作者：程序员鱼皮本项目为教学项目，提供完整视频教程 + 文字教程 + 简历写法 + 面试题解 + 答疑服务，帮你提升项目能力，给简历增加亮点！

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LLM 应用的 Token 级可观测性：从 Trace 采集到 Cost Attribution 的工程落地上个月的一个周二凌晨，我们的 LLM 应用收到了费用异常告警——过去 24 小时的 API 调用成本比上周同期高了 47%。

深入理解 LLM Chat API 调用参数：从 OpenAI 标准到国内厂商实践调用 LLM API 看起来很简单——装一个 SDK，填几个字段，拿到结果。不少开发者第一次调用时的代码长这样：

（六）模型微调效果测试：基于 BERT 的中文评价情感分析[附源码]上一篇文章完成了 BERT 在 ChnSentiCorp 上的微调训练，并保存了验证集最优参数与最后一轮参数。训练时的 loss、验证集 acc 只能说明「学得好不好」，还要关注模型判得准不准：

AI Agent 入门：理论、原理与5分钟代码实战到了 2026 年，"AI 智能体"已经不是需要解释的新词了。Cursor 的 Agent 模式成了程序员写代码的默认姿势，Claude Code 重构了终端里的开发工作流，Manus 这样的通用 Agent 产品让"AI 替你干活"从 demo 变成了日常——不管你愿不愿意，Agent 已经长进了每一款生产力工具的底层。

DeepAgents 实战：用多 Agent 架构搭一个深度调研助手前面几篇我们陆续看了 DeepAgents 里的各种能力：Todo List 可以让 Agent 先规划再执行，Summarization 可以在上下文变长时自动压缩，Tool Selector 可以在工具很多时帮模型做筛选，FileSystem 又能把中间结果沉淀到文件里。