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工作流与 Agent 的工程选型：从“控制权归属“看 LLM 应用架构本文从一道常见的 AI 工程化面试题出发——“什么时候用工作流？什么时候用 Agent？”——梳理工作流（Workflow）与智能体（Agent）的核心差异、适用边界、混合架构实践，以及工程选型时容易踩的"伪 Agent"误区。文章内容兼顾概念辨析与落地参考，适合从事 LLM 应用开发、RAG/agent 框架选型的工程师阅读。

玩遍各种 Agent 后，我反而开始认真研究豆包和飞书最近我突然开始认真研究豆包和飞书了，这件事情放在我自己身上其实还有点反差，因为过去很长一段时间我都在折腾各种国外的 Agent，Claude Code、Codex、各种 Vibe Coding 工具，包括我自己一直在使用的 Hermes Agent，国内国外五花八门的东西基本上都体验过不少。

Hermes Agent 进阶：获得一个共同成长的长期记忆伙伴你有没有想过把你的Agent打造成一个可以陪你成长，自动沉淀永远在升级的系统，我在前不久就突然冒出这么一个想法，想让我的Hermes可以缓慢的陪我一起成长。

【三年面试五年模拟】2026-09-06 拼多多 AI Agent研发岗秋招笔试4道算法题完整题解欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

这个DBA有点耶

VLDB 2026核心议题解读：当负载被AI改写，数据库的内核该往哪走？大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！8月31日到9月4日，数据库领域历史最悠久的顶级会议VLDB在美国波士顿举行。

Python 技术人转型 AI：CAIE Level I、Level II 对比怎么选大量会 Python 的开发者、转行从业者开启 AI 转型之路时，都会纠结证书选择问题：具备基础编程能力，但 AI 知识框架不够完善，不知道 CAIE Level I 与 Level II 如何取舍。

第 21 章排错与调试实战线上 Agent 出问题了，只知道「答得不对」——怎么一步步定位到是提示词、工具、还是模型的问题？传统软件的 bug 是可复现的（同一输入 → 同一错误），Agent 的故障是概率性的：这次答错，下次可能对；换个人问可能就正常。没有追踪，你甚至不知道"错的那次"发生了什么。

老师备课到底能不能交给 AI？我拿鸡兔同笼实测了一遍在开始今天的正式内容之前，先夹带一点私货：阿可 AI 现在支持发布托管站点了。生成站点之后，点击发布，就可以得到一个可长期对外访问的网站链接，后续无论是课件、小游戏，还是其他互动页面，都可以直接用链接打开和分享。

全栈弄潮儿

我的 AI 编程工作台：工具、模型与基础配置开始使用 AI 编程后，很多人的桌面会迅速变成这样：工具越来越多，真正的问题却没有减少：我后来意识到，AI 编程最重要的不是“拥有多少工具”，而是建立一个稳定的工作台。

iPhone 18 系列全解读：折叠屏 Duo、A20 Pro，和一份最高 2.65 万的账单北京时间 9 月 10 日凌晨，苹果在 Apple Park 举行了年度秋季发布会。开场和往年不太一样，库克只出现在一段视频里，把镜头交给了新任 CEO 特努斯（John Ternus）。特努斯 9 月 1 日刚接棒，这场发布会是他上任后的第一次主秀，连开场白都从库克标志性的 Good morning 换成了一句崭新的 Hello。

命令行里的平台：df_cli 都会什么（第108篇）第二季第 8 篇。拆解对象：DeepFlux 的命令行工具 df_cli——编译产物叫 deepflux，一个二进制、14 个顶级子命令。它是这个平台在"没有浏览器"的场合的完整替身：服务器上、CI 流水线里、客户机房断网时。本篇也是第二季前七篇的一次"工具串场"——101 篇的迁移红线、105 篇的 SSE、107 篇的沙箱，都能在它身上找到命令行的影子。

GPT Image 2.5 生图模型已上线，支持 Flare 与 Sunburst 型号选择今天 ChatGPT 官方上线 GPT-Image-2.5 生图模型，Image-2.net 也接入了新的 API 接口，新增了 GPT Image 2.5 独立页面，并在原有生成器中加入 Flare 和 Sunburst 两个型号的选择。

倔强的石头_

我用 WorkBuddy 做了一次三巨头年报横向财务分析：从 276 页 PDF 到一张可核验的比较表所在行业与岗位：制造业，日常需要阅读和比较财务报告使用产品：WorkBuddy 桌面客户端（v5.3.11，模型 GLM-5.1）任务一句话：把美的集团、海尔智家、格力电器三份 2025 年年度报告，变成一张口径统一、来源可查的横向财务比较表

RTX 5090 与 RTX PRO 6000 怎么选？32GB 和 96GB 显存分别适合哪些 AI 任务两卡同为 Blackwell 架构；PRO 6000 的标称算力与带宽因供货版本而异。RTX 5090 为 32GB 显存，PRO 6000 为 96GB。把两张卡分开的主要变量是任务是否越过 32GB 显存边界。7B～30B 推理、14B 内 QLoRA、常规 ComfyUI 工作流，5090 足够且单卡时价约为 PRO 6000 的四成；70B 级推理、32B 级微调、长上下文高并发组合、常驻多模型的内容生产，才真正用得上 PRO 6000 的 96GB。

从理论到工程化：构建可靠Agent系统的六大核心工件与实战指南随着大语言模型的快速发展，Agent（智能体）已成为连接LLM能力与真实业务场景的关键桥梁。然而，许多开发者在构建Agent时，往往陷入"Prompt工程"的迷思，认为只要写好提示词、接上API，就能得到一个稳定可靠的Agent系统。事实远非如此。

DeepSeek V4.1 限时内测最近的大模型真的是更新得太快了，几乎一天一个AI的迭代。这不，DeepSeek 官方开放平台低调上线了一个全新测试节点，deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910。

AI视频怎么做跳舞的动作效果：从入门到精通的舞蹈动画制作指南AI视频制作跳舞动作效果，主要是通过输入参考视频、图片或文本提示词，利用人工智能模型生成具有特定舞蹈动作的视频。这一过程涉及选择合适的AI工具、优化提示词、调整参数以及后期处理，旨在让AI生成的人物舞姿更加自然流畅，无论是将照片变为跳舞视频，还是为短剧创作定制舞蹈场景，都能实现高质量的视觉呈现。

ChatGPT Images 2.5 技术解读：图像生成从能力展示转向工程体验先看 OpenAI 官方 X 账号的发布帖：OpenAI 于美东时间 9 月 8 日发布新一代图像生成模型 ChatGPT Images 2.5。官方公告的关键词是更锐利的细节、更精准的编辑、更快的生成，单看卖点清单像一次常规迭代，但放进具体数字里，这次更新的分量不轻：图像模型每周承载超过 30 亿张的生成量，延迟较 Images 2.0 最多降低 50%，API 侧一次推出两款定位分明的新模型。

杨杨杨大侠

KV Cache 到底缓存了什么？从逐 token 生成讲到 GPU 与显存前面聊大模型生成文字时，我们已经知道：输入 token 变成向量，经过多层 Attention 和 FFN，最后给词表里的候选 token 打分，再选出一个新 token。