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DeepResearchSystem 0x01：Agent 基础上一篇主要讲了下项目背景和整体构思。这一章废话少说，撸起袖子就是干。和以往一样,我们项目涉及的 LLM 相关 api_key 等信息都不会硬编码到代码中。而是放在环境文件中。

从模型调用到可用聊天应用：会话状态与消息协议很多大模型应用的第一版都是从“调通一个模型接口”开始的：传入一句话，拿到一段回复。这个阶段很容易给人一种错觉：只要模型能回答，聊天应用就完成了。真正进入应用开发后会发现，模型调用只是最薄的一层，真正决定产品能否稳定使用的是消息协议、会话状态、上下文裁剪、异常处理和可观测性。

在 JetBrains IDE 中接入 OpenCode 并配置自定义模型OpenCode 是一款开源 AI 编程代理，目前在 GitHub 上拥有超过 16 万颗 Star，月活开发者超过 750 万。它支持终端、桌面应用和 IDE 扩展等多种使用方式，并且由于隐私优先的设计——不存储你的代码和上下文数据——在对隐私敏感的开发环境中也能放心使用。

科技大视界

TikTok广告素材投放工具：从官方后台到AIGC一体化矩阵构建高效投放矩阵2026年，短视频电商的流量争夺战已全面升级为“算力与工作流”的较量。面对日益严苛的平台算法和不断攀升的获客成本，割裂的“剪辑-审片-投放”流程早已无法适应高频测款的需求。当我们在探讨抖音/TikTok广告素材投放工具时，关注的焦点已经从单一的视频剪辑器，转向了短视频广告素材批量生成、测款、投放一体化工具。

同一套 ComfyUI 工作流第二次为什么快一倍：4 类消息误解 + 互斥阶段账本 + 10 单元实验矩阵发布边界：标题中的快一倍是待解释现象，不是作者实测承诺；任何性能结果都必须绑定工作流、硬件、版本和运行条件。

uni-app 鸿蒙端传参变成 [object Object]？顺着源码追到 ArkTS router 底层才搞明白上个月同事跑过来问了我一个问题：“uni-app 鸿蒙端跳页面传了个对象过去，接收端打出来是 [object Object]，你有遇到过吗？”

【微软开源】Mage-Flow 深度解读：微软4B参数图像生成与编辑模型，单卡A100仅需0.59秒Mage-Flow 是一个紧凑的 4B 规模生成式堆栈，用于高效的文生图和基于指令的图像编辑。Mage-Flow 并未将参数量扩展到数百亿，而是通过精心的分词器–骨干网络–系统协同设计达到了与最先进模型相媲美的质量，从而在现实计算预算下保持快速、低内存占用且易于微调。

大模型搬砖师

金融、制造、互联网：三个行业的 AI 网关落地实录关键词：行业 AI 落地 / AI 网关场景 / 私有化部署 / MAI Gateway 适用读者：行业信息化负责人、AI 平台团队

知网官宣：禁止 AI 列为论文署名作者，标注 Gemini、DeepSeek 等 AI 为作者的稿件统一下架知网官微一则声明瞬间引爆科研圈：平台已完成批量排查，所有将 DeepSeek、Gemini、ChatGPT 等大模型直接列为署名作者的学位论文、期刊稿件全部做下架处理。

AI Agent 工程底座实战：模型路由、限流、错误处理和成本意识本文是AI Agent 架构实战：从 Demo 到业务系统系列第 6 篇。前面几篇讲了上下文工程、工具边界、任务状态机和长任务体验，这一篇继续往底层走：当 Agent 真正开始跑任务之后，模型调用怎么稳定、怎么可控、怎么省钱、怎么兜底。

程序员在囧途

AIGC SaaS 多租户平台怎么做行业客户二次演示？从 https://aigc.likeadmin.cn 到开源应用中心复盘链路很多团队第一次给客户演示 AIGC 平台时，客户会觉得“挺新鲜”。但真正决定能不能成交的，往往不是第一次，而是第二次演示。因为第二次客户会开始追问更具体的问题: 我拿回去怎么卖？怎么给不同部门或不同客户开账号？应用以后能不能继续扩展？如果这时候你只有一个首页，转化就很容易断掉。

后端小肥肠

Doubao-Seed-Evolving实测：我做了个情绪价值拉满的星座记账 Skill豆包 Seed 这次新上的 Doubao-Seed-Evolving不错，主要有以下优点：第一个是支持 1M 超长上下文。模型上下文窗口扩展到了 1M tokens，这对我来说意味着我可以用它写长篇小说、剧本了（一直在做漫剧从未放弃）。

看完DeepSeek梁文锋内部交流会发言实录，我或许明白了为什么一直坚持不融资的DeepSeek开启了融资之路，也明白了中国人做AI一定是能够成功的不知道大家清不清楚之前DeepSeek融资的事儿，简单的说一下背景：之前DeepSeek一直秉持着不融资、不上市、不商业化的原则。

从 LLM 评测到 AI Agent 评测，我的一些思考！2026 年，国内外AI大模型已经「卷」到了一个新高度。GPT、Claude、Gemini、GLM、DeepSeek、KIMI、Qwen……各家厂商每隔一两个月就发布新模型，声称在各项基准测试上「刷新纪录」。

🚀Graph Engineering范式：Codex Multi-agent V2支持Kimi、MiniMax、GPT多模型混用+动态派生subagent，并行执行、Pi Agent工具调用，效率倍增过去使用 Codex 进行代码审查，通常是把代码、分支或 Pull Request 交给同一个模型。它负责理解改动、发现问题、判断严重程度，最后再生成审查报告。

Gemini 3.6 Flash 正式发布：省了 Token，但智商没跟上？2026 年 7 月 21 日，Google 一口气发布了三个新模型：Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite 和 Gemini 3.5 Flash Cyber，可扬眉吐气了，官方照例是"更高效""更聪明""为大规模 AI Agent 而生"。但社区的反应却并不一致，甚至有不少开发者认为这次更新的实际体验和宣传之间存在明显落差。

【2026年7月份有感】VibeCoding的入门到免费API的精通在AI编程略有起色的今天越来越多人涌入其中不过氛围感编程是拿token和request堆出来的想要VibeCoding的码农们想写瑟琴小说的网络推子们想要做AI生图 AI生视频的自媒体<--后两个本文不涉及都在网上疯狂地翻着"无限制AI api""Free Claude api" 在各种第三方网站薅token

【AI视频重塑】MoCha-GGUF 视频人物/主体替换整合包：8G显存轻量化部署与ComfyUI批量工作流详解随着 AI 视频生成与编辑技术的快速演进，视频中的“主体替换”（Subject Replacement）成为了高频需求。然而，原生模型对显存（VRAM）的要求往往让许多使用 8GB 或 12GB 消费级显卡的用户望而却步。 MoCha作为新一代视频主体替换方案，展现出了极高的时序一致性与边缘细节处理能力。为了让低显卡配置的开发者与创作者也能体验这一技术，社区将其进行了 **GGUF 格式量化**，并结合 **ComfyUI** 搭建了自动化批量处理工作流。本文将详细介绍 MoCha-GGUF 视频主体替

「QT(C++)开发工程师」

AI Agent 术语想象这样一个场景：周五下午，你对电脑说：“帮我准备下周新产品发布会的方案，目标用户是企业客户，预算5万元。”

倔强的石头_

这么近，那么美，周末到河北！我用蓝耘 MaaS × 魔珐星云，打造了一位河北专属 3D 导游「冀小美」@[toc]现在的 AI 交互，到底做到什么程度了？两年前，我们对着聊天框打字，AI 回一堆文字；一年前，我们开始听 AI 的"语音条"，像微信里那个不太熟的好友；而现在——你可以让一位有表情、有眼神、口型精准的 3D 数字人，在浏览器里跟你面对面聊天，你话音刚落，她就接上了话。