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神秘的猪头

🔌 把 MCP 装进大脑！手把手带你构建能“热插拔”工具的 AI Agent各位 AI 探索者们，大家好！👋在上一篇文章中，我们拒绝了“手搓”工具的原始方式，成功编写了一个符合 MCP (Model Context Protocol) 标准的 Server，并在其中模拟了一个数据库查询工具。

一文讲清：Agent、Workflow、MCP的区别是啥？很多人刚接触AI产品，一上来就被这三个词绕晕了。Agent 是智能体，Workflow 是工作流，MCP 是模型上下文协议。

Claude Code 黑客马拉松：5 个获奖项目，没有一个是"纯码农"做的Anthropic 刚办完一场黑客马拉松，500 人参赛，用的是最新的 Opus 4.6，时间是一整周。

马腾化云东

Agent开发应知应会（langfuse）：Langfuse Score概念详解和实战应用最近在做一个 Text-to-SQL 的 Agent 项目 EasySQL，这篇文章就把我langfuse的score应用整理一下，代码都是从项目里直接搬的，请小伙伴们高抬贵手点点star，欢迎共建、交流。

HackerNews 热榜第一名：AGI 的 A，原来代表的是 Ads（广告）编者按：当全球顶尖的人工智能实验室手握数千亿美元估值、剑指通用人工智能（AGI）的终极愿景时，你是否想过——我们花费巨额算力与顶尖人才所培育的"超级大脑"，其商业化的第一站究竟会通向何方？是彻底颠覆生产力的工具平台，还是另一个更精准、更隐蔽、更具侵入性的广告分发引擎？

OpenClaw Windows 完整安装与本地模型配置教程（实战版）说实话这玩意火了有一段时间了但是虽然作为从业者，我至今还没用过，今天就边安装边记录出一篇记录文档吧吗，这里仅仅只会记录我安装的出现的问题，破玩意还是mac安装方便，如果还么用过的同学可以看看，用过的就算了，我也只是今天先装上有空再去看看能干点啥这玩意，好的就这样。作者：吴佳浩

《大模型的文件形态：Qwen3 文件结构与计算流程深度拆解》作者：吴佳浩撰稿时间：2026-2-26最后更新：2026-2-27测试模型: Qwen3-8B不知道有多少同学在使用大模型时，认真思考过一个问题：

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