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为什么你的 AI Agent“越改越差”？Anthropic 总结了 8 步评测方法原文：mp.weixin.qq.com/s/50hqeirjE…· · ·你有没有遇到过这种场景？Agent 上线了，用户开始反馈：“最近感觉它变笨了。”

Codex 如何接入 Claude 等其它模型？使用 CC Switch 接入 FluxLane API 教程Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程工具。它不仅可以理解整个代码项目，还能直接读取和修改本地文件、执行终端命令、调试程序，帮助开发者完成从编写代码到项目重构的工作。

做 AI 产品，路线图该数“实验”，而不是数“功能”原文：mp.weixin.qq.com/s/H82znb-TG…· · ·团队花几周搭了一套复杂的 AI 系统。

火山引擎开发者社区

OpenVIking 连接各种数据源，一键编译 LLM Wiki添加图片注释，不超过 140 字（可选）🔥 OpenViking 上线数据连接器、知识编译功能，支持飞书文档、项目和代码仓库的数据接入与同步，一键编译出业务需要的知识 Wiki、代码图谱、阶段性汇报产物，让 AI 帮你搞定项目交接、进展同步。

吴凡wudianmei

从0搭AI Agent（六）：什么时候该把任务拆给多个 Agent第 1 篇（为什么不是调一次 API）里我列过本系列大纲，说好要讲「多智能体编排」。前面 5 篇把单 Agent 的循环、LangGraph 编排、SSE 流式、生产级运行时讲完了，这一篇补上最后一块：什么时候不该用「一个大 Agent 包打天下」。

愤怒的代码

上下文窗口：模型的短期记忆你跟 ChatGPT 说"我叫小明"，聊了一百轮之后再问"我叫什么"，它答不上来。不是它变笨了，是"小明"这两个字早就被挤出了它的视线。

450 个不说话的 AI agent：SwarmEvolve 把进化搜索提速 5-13 倍💡 一句话总结：SwarmEvolve 让 450 个 AI agent 不写一个字、在潜空间（模型的向量思考空间）里推理并用 KV cache 直接「传念头」，把 LLM 进化式程序搜索的吞吐量拉高 5-13 倍——单卡一小时的效果，别人要六小时。做 agent 系统、进化搜索或者想低成本玩 AI 科学发现的人，这篇都值得读。

风雨中的小七

解密Prompt系列73. 爆改对话框：揭秘 Intelligent UI 的动态界面魔法这是一篇迟到了大半年的分享。年初写到一半就扔进了抽屉，直到上个月 OpenAI 发布 Intelligent UI，才让我把它重新翻出来

用户46038129194

ChatMemory 要被弃用了？Spring AI 2.1 用事件溯源重做 Agent 记忆你要是现在去搜"Spring AI 多轮对话记忆怎么实现"，翻出来的教程十有八九还在写这几样东西：ChatMemory、MessageWindowChatMemory、MessageChatMemoryAdvisor，然后配一个 InMemoryChatMemoryRepository 或者 Redis 的仓库，告诉你这样 Agent 就有记忆了。

别再死磕提示词了:Anthropic 说,AI Agent 真正的胜负手是“上下文工程”原文：mp.weixin.qq.com/s/ok8ZhGtdc…你有没有遇到过这种情况？跟 AI 聊到第 50 轮，它开始忘记你前面说过的要求。让 Agent 跑一个长任务，做到一半，它开始重复劳动，甚至答非所问。

AI 时代，我为什么开始追求 100% 的测试覆盖率？同步更新至个人站点：AI 时代，我为什么开始追求 100% 的测试覆盖率？最近参加了一场公司的黑客松比赛，同时也在推进自己的个人项目。在这两个项目中，我做了一个看似有些“偏执”的决定：将测试覆盖率指标强制提升到 100%。

给 Claude Code 挂上代码地图：token 省了 39%，但先看你的瓶颈在哪💡 一句话总结：约克大学把 5 种代码表示（AST/调用图/依赖图/文档/混合）做成 MCP 工具，在固定 Claude Code 栈上与纯搜索基线跑了 4 个仓库级基准的受控对比。结论：代码地图是省钱工具不是提分工具——定位是瓶颈的任务 token 省 25–39%、召回还在涨；瓶颈在"写对补丁/测试"的任务基本白挂。做 agent 基建的人值得读完。

用户032824097059

大模型不按指定语言回答怎么办：一次线上事故的修法（脚本检查 → 带规则重问一次 → 翻译兜底，附 Python 代码）说明：文中的服务是作者自己做的（LinkDigest，把小红书、抖音链接读成文字的接口）。数字来自 2026-11-06 当晚的线上日志。

用一台旧手机，把 AI 记账搬进微信一句话总结：在微信里发「午饭 18」，账就记好了。全程没写一行代码——每一步都是跟 AI 说一句话。

零基础本地部署大模型完整指南：附一键脚本 + 全踩坑记录，家用电脑就能跑不是"照着做就能成功"的教程，而是"照着做、踩坑、修好"的完整记录。本文配套代码已开源：github.com/wovow-mak/l…

AI技术新视界

LLM 提示词缓存（Prompt Caching）的秘密本报告基于社区讨论及行业数据分析，深入探讨了主要大语言模型（LLM）提供商（Anthropic, Google, OpenAI, Cursor等）在提示词缓存（Prompt Caching）表现上的显著差异。核心发现表明，缓存比例的差异并非单纯反映模型智能水平，而是由应用类型分布（编码智能体 vs. 通用聊天）、提示词结构稳定性以及云端基础设施架构共同决定。对于编码智能体（Coding Agents）等高上下文复用场景，缓存命中率直接决定了运营成本，其重要性远超输入价格本身。

信息检索报告数字经济赋能城市低碳治理的路径研究——基于“传统数据库 + 生成式人工智能”双轮驱动的检索实践检索实施与结果分析 Web of ScienceWeb of Science 是国际权威的文摘索引数据库，其核心合集收录了世界领先的科学、社会科学、艺术与人文期刊、图书与会议论文集，并建有独特的引文索引，可按被引作者、出处与出版年代追踪引用关系。就本主题而言，其价值在于呈现国际研究的知识图谱与高影响力成果。

多 Agent 架构的三次反转：从中心调度到自驱协作｜得物技术当一个任务只需要一次回答时，单个Agent往往已经够用。但任务一旦变成长链路工作，例如先检索资料、再分析、再写代码、最后复核，问题就不再只是“模型够不够聪明”，而是“整个系统怎样组织行动”。

ToolSpace：把 804 个真实工具环境打包成 Agent 练级场，35B 小模型暴涨 18 分💡 一句话总结：做 Agent 后训练最头疼的是「没有可信环境」。人大、复旦、上交团队发布的 ToolSpace 把环境合成的顺序整个倒过来——不先造数据库，而是先从真实执行轨迹里挖出工具之间被验证过的依赖关系，让任务复杂度从工具组合空间里自然长出来。Qwen3.6-35B 七个长时程基准均分 23.0 → 41.0，744B 版本 56.6 分追平 Claude Opus 5，代码、模型、数据全部开源。

读完 DeepSeek Harness 源码，我给自己画了一张「最小 CLI Agent」施工图想搞懂 Agent 到底怎么跑起来，网上给的路一般是两个极端。一个是"30 行代码手写 Agent"，你照着抄完，它能跑，但你不知道它为什么能跑——没有日志、没有并发、没有权限，一旦模型行为怪一点，你就只能靠 print 猜。