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一行行拆解 agent-loop：AI Agent 的"思考循环"到底是怎么转的系列：DeepSeek Harness 源码实战｜进度 5/16 原文仓库：github.com/deepseek-ai…

NVIDIA NeMo Switchyard 与智能模型路由趋势下，如何统一管理多供应商 API 与协议转换好消息好消息，NVIDIA 开源了 NeMo Switchyard，一个用 Rust 编写的 LLM 流量代理和路由库。Switchyard 提出，并非每个请求都需要调用顶尖模型，通过智能模型路由（Intelligent Model Routing）在多个模型之间按需分配流量，可以在保持效果的同时降低调用成本。

Spring AI 2.0 升级实战：9 个破坏性变更逐条迁移本文基于 Spring AI 2.0.0（截至 2026-08-20）编写，升级依据为官方 Upgrade Notes。该领域迭代极快，请以官方文档为准。

Veo 提示词工程与创意工作流做视频生成这两年，我最大的体会是：模型能力的上限，往往被提示词的下限锁死。同样一段"咖啡馆里一个人在煮咖啡"，有人跑出来是广告大片，有人跑出来是模糊抖动的三秒切片。差别不在模型，而在你怎么"说"。这篇文章就聊 Veo 这类文生视频模型的提示词工程（Prompt Engineering），以及一套可复用的创意工作流。

全栈弄潮儿

代码报错怎么办？正确使用 AI 排查错误写代码时遇到报错很正常。真正容易让人卡住的，通常不是“出现了错误”，而是下面这种情况：很多人会这样问 AI：

Langfuse 集成源码：batch 协议、media 上传与 mock 测试（第89篇-E75）上一篇站在使用者视角把行车记录仪装上了：handler 翻译切面、队列攒批、四道工序。这篇下到桥接层最底下——libs/acl/langfuse 这个不含任何 Eino 概念的纯 HTTP 客户端库，回答三个出门前才需要想的问题：

广州虚拟动力-动捕&虚拟主播

AIGC 3D数字人文生视频创作平台助力企业高效早会管理企业每周一早会是统一团队思想与部署工作战略的重要环节。当企业负责人因远程出差无法现场参会时，传统会议模式往往面临沟通断层与战略传达滞后的问题。虚拟动力AIGC 3D数字人文生视频创作平台为企业提供了一套数字化解决方案，确保企业战略能够精准、高效地传达到每一位员工。

WorkBuddy 任务描述六要素：把 Prompt 写成可验收工单第一次正经派活，很多人会把 Prompt 写成小作文：背景三百字、注意事项五十条、格式要求从字体说到行距。发出去，等五分钟，回来的东西还是不对——漏了合计行、待办负责人全是编的、PPT 页数超标。

面向Google编程

吴恩达看了1万份招聘启事总结出AI时代最值钱的4项技能事情是这样的。昨晚摸鱼刷推，看到吴恩达发了一条长得离谱的推文，一千多个英文单词，配了一张图，叫The AI Engineering Skills Map，AI工程技能图谱。

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。