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ADK 入门：不写图，也能搭 Agent系列「企业级 AI Agent 实现拆解」E18 篇。上一篇 E17 拆解了 deer-go 深度研究团队的完整实现——八节点图、共享状态、AnyPredecessor 循环。那条路的门槛不低：要手动建图、注册节点、配分支、编译运行。这篇介绍 Eino 的 ADK（Agent Development Kit）——一套专门为"不想手搓图"的场景准备的更高层封装。

七牛开发者

MCP 到底是什么？为什么 Agent 都想接上它当我们聊起 Agent，或者阅读相关内容时，经常会看到一个词：MCP。它看起来像一个偏底层的技术名词，我们可以先来简单地记住这样一句话：MCP 是一套让 Agent 连接外部资料和工具的通用方式。

跑通一遍 Tool Call 后，我终于搞懂大模型是怎么调用工具的我之前一直以为，那些能查天气、算实时价格的 AI 聊天机器人，是大模型自己在背后偷偷发 HTTP 请求、连数据库。直到这周我啃工具调用，对着一段跑不通的代码卡了快半小时，才发现我从根上理解错了。

挑战一句话生成可视化大屏设计稿ChatGPT Image 2.0 的出现，让数据可视化大屏的设计工作又迎来了一次跃迁。我最近在想如果用户只说一句“我要做一个智慧港口大屏”，AI 能不能直接帮我们生成一张可用的设计稿？

第5章 AI Agent 工具使用：连接外部世界的桥梁在前四章中，我们已经为 AI Agent 配齐了LLM推理底座、Prompt能力、长短记忆、规划反思思维。此时的Agent已经具备「独立思考」的能力，但仍然是一个封闭的智能体：无法获取实时信息、无法执行代码、无法对接业务系统、无法处理外部数据。

AI项目越多，为什么越容易失控这几年做企业 AI 项目，有一个现象越来越明显：很多企业上线 AI 的速度很快，但管理和治理往往没有同步跟上。

19—MD5 缓存让测评系统学会了推断，而不是询问工具入口收敛之后，下一个问题不是继续加命令，而是让系统知道“现在处于什么状态”。如果 SKILL.md 没变、用例也没变，系统还每次都重新提炼规则、重新生成用例，本质上就是没有记忆。

成本直降 80%！豆包 2.1 Pro 问世，海外高端模型性价比优势全无嘿，各位老板、码农、AI圈的弄潮儿们！豆包发布新模型了！昨天(2026 年 6 月 23 日)火山引擎的FORCE大会，你们看了吗？没看也没关系，我帮你们全程盯梢了！

如何利用本地技术栈构建 0 成本 AI SaaS 雏形SaaS 产品的冷启动充满了不确定性。许多独立开发者在项目内测时，产品可能仅有少数几名种子用户，月度经常性收入（MRR）依然显示为 0。然而，月底的云服务账单却让人倒吸一口凉气，外部大模型接口的调用费、云端数据库托管费，加上各种云端托管平台的升级费用，累积下来很容易突破 150 美元。

Gemma 4 情绪分类微调实录：AMD ROCm 单卡 + LoRA 全流程话题标签：#Datawhale #AMDev实践平台：AMD Radeon Cloud（ROCm 单卡环境）微调方法：LoRA 轻量化微调（PEFT）基础模型：Gemma 4 Instruct（ModelScope）数据集：6 类英文情绪分类（sadness / joy / love / anger / fear / surprise）核心成果：准确率 0.625 → 0.915，Macro F1 0.4824 → 0.8645

Deer-Go：字节 Deer-Flow 的 Go 移植，深度研究 Agent 全拆解系列「企业级 AI Agent 实现拆解」E17 篇。上一篇 E16 介绍了 Manus Agent 和研究团队协作的整体概念。这篇专门深挖 deer-go——它是字节跳动开源项目 deer-flow 的 Go 语言移植版，专为"深度研究"场景设计，比 E16 覆盖的内容多出三个关键节点和一套完整的计划数据结构。

AI编程的商业模式已经在互联网大厂跑通了前一段时间，国外的Meta、微软都在裁员。最近在国内，其实各个公司、大公司也都在悄悄咪咪的裁员。相信大家其实在小红书、脉脉上也有所耳闻。

第3章记忆系统：构建Agent的长期与短期记忆前面章节我们掌握了 LLM 底层原理、Prompt 工程、结构化输出能力。但目前的 Agent 仍然存在一个致命问题：无记忆能力。

AI 推理采用本地 + Serverless 混合架构：让敏感数据不出户，算力成本更低每一个 AI 开发团队最终都会面临同样的抉择：是自己托管 AI 推理业务——购买或租用 GPU，承担繁重的运维成本，眼睁睁看着它们在没有请求的空闲时段白白烧钱；还是完全依赖云端推理 API——虽然启动极快，但每次调用都要付费，数据必须离开本地边界，而且还会被供应商支持的模型生态深度绑定。

Manus Agent：一个全能 AI，和一支研究团队系列「企业级 AI Agent 实现拆解」E16 篇。上一篇 E15 讲了 Multi-Agent 基础模式——Host-Worker 和 Plan-Execute-Replan。这篇看一个更完整的实战案例：Manus Agent。先从单个全能 AI 出发，再拆解 deer-go 研究团队，搞清楚"什么时候用一个 AI，什么时候用一支团队"。

18—sentry-static 入口收敛：从多能力检查到 1 个静态分析入口前两篇分别处理了 LLM 调用太多和 subagent 切换太贵的问题。效率专题的第三个问题出现在工具入口上：如果用户每次都要判断该跑 lint、trigger 还是 check，系统依然不够顺手。

别再跟 AI 死磕 prompt 了，我写了个 Loop 让它自己改到满意为止我昨天凌晨两点还在跟 Deepseek 较劲。就为了一篇奶龙按摩椅的小红书广告文案，我改了八版 prompt，从 "写个爆款文案" 到 "标题必须带数字，正文不超过 300 字，结尾要有行动号召，要像小红书博主那样说话"，结果它要么标题不带数字，要么写了 400 多字，要么结尾就是 "快来购买吧" 这种干巴巴的话。

【高德开放平台skill】从拍脑袋到看数据，我是如何把一个“选址直觉“做成 AI Skill 的创业圈里有句话："选址定生死"。有个做线下连锁品牌的朋友常说，选到一个好铺位，生意就成了一半；选错了，再努力也是给房东打工。但每次听他们聊选址，聊到最后往往都是玄学——"这条街风水好""那边人流旺""感觉那个位置行"。