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华为云Flexus+DeepSeek征文｜Dify 多 Agent 会话管理与上下文工程实战：让智能体“记住该记住的，忘掉该忘掉的“先看一个真实场景。你基于 Dify 搭了一套企业智能客服系统，里面跑了八个子 Agent：订单查询、物流跟踪、售后理赔、优惠计算、库存查询、支付咨询、发票开具、人工转接。用户发来一句："我上周买的那台电脑，物流怎么还没到？退款的话多久能到账？"

2026 年了，Java 程序员做 AI 为什么不用转 Python本文基于 Spring AI 2.0.0 / LangChain4j 1.19.0（截至 2026-08-19）编写。该领域迭代极快，请以官方文档为准。

Claude Code 的 Task System 的实现原理我们在前一篇文章中学习了 Claude Code 的 TodoWrite 模式，但它存在以下缺点：为了解决上述痛点，Claude Code 引入了 Task System（任务系统）。它不再是单个 Agent 内存中的临时记事本，而是一个跨进程、跨会话、多 Agent 共享的持久化任务看板。通过 JSON 文件存储、文件锁并发控制、显式的任务 ID 与双向依赖管理，Task System 让 Agent 团队能够真正协同工作：认领任务、更新状态、建立阻塞关系，且数据在进程重启后完整保留。

我一路问 WorkBuddy，用腾讯云 OCR Skills 在几分钟内完成了投标审查采购评审最费时间的，并不是阅读某一份文件，而是在招标要求、技术响应和报价表之间反复核对。供应商写了“满足”未必真的满足，报价更低也未必能够推荐。

基于 Pi，我居然自己搞了一个好用的 AI Agent 桌面工作台写在前面：这篇文章不是什么商业软文，就是我个人折腾的一个记录。起因很简单——市面上的 AI 编程工具要么是云端黑盒，要么想改点东西都无从下手。所以我就想，能不能基于一个开源的 agent 生态，自己攒一个本地优先、看得见摸得着的 Agent 工作台？于是就有了下面这个东西。

Langfuse 接入：给 Agent 加“行车记录仪“（第88篇-E74）上一篇把 Eino 的切面机制拆完了：一个 16 行的高阶函数包装，加一个挂在 ctx 里的注册表。机制有了，这篇把它用起来——接 Langfuse，给 Agent 装一台"行车记录仪"：每次 LLM 调用的输入、输出、token 数、耗时、报错，全部录下来，出事故了倒回去看。

全栈弄潮儿

AI 写代码后，如何自己检查有没有问题？上一期我们用 AI 完成了一个简单的待办事项页面。流程大致是：代码能够运行之后，很多新手会产生一个疑问：

你的 Coding Agent 不是不够聪明，是被 git status 和测试日志淹死了｜RTK 实战指南你的 Coding Agent 不是「不够聪明」，经常是 git status、测试日志、find 结果把上下文窗口灌满了。RTK（Rust Token Killer）干的事很单纯——在命令输出进模型之前先压短；它自己不写代码，也不替代 Claude Code / Cursor。

Ace Data Cloud 两条变现路径：推广平台，还是做自己的白标 AI 平台？AI 应用、模型 API、自动化 Agent、内容生成工具正在快速进入企业和个人创作者的日常工作流。很多人已经不再只关心“某个模型能不能用”，而是更关心：我能不能把这些能力稳定地交付给自己的用户？能不能形成持续收益？

AI 的终局不会只有一个赢家：从训练数据、现实世界到多极生态最近在几个问题之间反复推敲：AI 模型公司的训练数据到底从哪来？为什么 OpenAI、Anthropic 的优势不完全等同于 xAI？马斯克旗下 X、Tesla、SpaceX 的现实世界数据，到底是不是一种长期的巨大优势？未来 AI 厂商会不会走向"赢家通吃"？

长链路Agent架构深度剖析：ReAct、Plan-and-Execute与托管式架构的选型博弈随着大语言模型能力的飞速发展，Agent（智能体）已从单一的对话机器人进化为能够自主完成复杂任务的"数字员工"。然而，当任务链路从三五步拉长到二三十步甚至更多时，一个残酷的现实浮出水面：模型的"智商"不再是瓶颈，系统的"可靠性"才是真正的决胜点。

从串行到树搜索：LATS 如何用蒙特卡洛树搜索重构 LLM Agent 决策框架大型语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）近年来取得了显著进展，其中 ReAct 范式（Reasoning + Acting）因其简洁有效的"思考-行动-观察"循环成为主流。然而，ReAct 本质上是串行决策链：每一步都严格依赖前一步的输出，一旦早期出现错误（如选错参数、误解指令），整个轨迹便无法挽回，导致任务失败。

【AIGC面试面经第10期】深度学习基础模型训练篇注：以下内容摘自社区共建开源项目AIGC时代算法工程师面试秘籍【三年面试五年模拟】完整学习请关注：https://github.com/WeThinkIn/AIGC-Interview-Book

程序员-李俞

Mistral OCR 4真正改变的不是“识字”：文档AI正在变成Agent的数据入口传统OCR的核心任务很简单。图片里有什么字。然后把它输出成文本。但企业文档真正复杂的地方，从来不只是文字本身。

DeepSeek Harness 实战：如何搭建完整的 AI Agent 本地开发环境2026 年 8 月 13 日，DeepSeek 开源了自家的 Agent 运行时框架 DeepSeek Harness（简称 dsh）。与目前主流的 coding agent 相比，dsh 的设计思路更偏向底层。它没有绑定任何特定模型，一切皆插件，就是所有功能组件都通过插件形式装配，由开发者按需拼装成适合的 Agent 形态。

Seedance 2.5正式发布：映悦AI迎来“更长、更可控、更极致”的视频生成时代新一代视频生成模型Seedance 2.5。作为映悦AI的核心视频引擎之一，这一升级意味着平台的视频创作能力迈上了新台阶。

华为云Flexus+DeepSeek征文｜Dify 多 Agent 故障演练实战：用混沌工程主动“搞破坏“，让智能体系统越炸越稳上一期我们聊完了灰度发布：评测决定"能不能上"，灰度决定"怎么上"，变更全程小步快跑、随时可回滚。但有个问题灰度解决不了——故障不全是变更引起的。模型 API 突然限流、第三方订单接口超时、网络抖动、知识库索引损坏……这些故障跟你的发布节奏无关，它们随时可能发生，而且多 Agent 系统对这种故障格外敏感。

Callback 源码：aspect_inject 切面注入（第87篇-E73）上一篇留了个缺口：LLM 那一跳没有 OTel span，补法是 Eino 的 callback 系统。但要理解它，得先回答一个更一般的问题 —— 一个编译好的 Runnable（Graph 已经编译成了执行计划），怎么在不改任何节点代码的前提下，给每个节点的执行前后插上日志、追踪、计量？

牛哇网络工作室

UnityHDRP写实数字人全流程基础5—语音输入和语音识别UnityHDRP写实数字人全流程基础课—前言 UnityHDRP写实数字人全流程基础课0—前期准备 UnityHDRP写实数字人全流程基础课1—创建AIAgent UnityHDRP写实数字人全流程基础课2—AIAgent连接和文本输出 UnityHDRP写实数字人全流程基础课3—查看智能体配置 UnityHDRP写实数字人全流程基础课4—语音输出 UnityHDRP写实数字人全流程基础课5—语音输入和语音识别 UnityHDRP写实数字人全流程基础课6—UI自适应与美化 UnityHDRP写实数字人全

DeepSeek Harness 源码实战第2章：Cordis——驱动 dsh 的插件引擎系列：DeepSeek Harness 源码实战原文仓库：github.com/deepseek-ai…