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AI 记忆是怎么实现的？下篇：向量检索、知识图谱和长期记忆系统AI 记住的信息越多，不一定越好用。几百段对话、几千条用户反馈、多个项目里的历史决策都被保存下来以后，新的问题出现了：这次任务到底该拿哪几条出来？

小四的小六

MCP Server 从0到1实战：手写一个让AI调用本地数据库的Tool工具前段时间团队在做内部知识库的AI助手，Agent能联网搜索，能调公开API，但一碰到"帮我查一下上个月订单库的退款率"就哑了。数据在本地SQLite里，Agent够不着。当时想了几个方案——把数据库暴露成REST API？数据同步到云端？都不太对味。后来接触到MCP Server，简单说就是让AI能调你本地服务的标准化协议。本文从零开始手写一个MCP Server，注册几个Tool：一个查本地数据库，一个搜本地文件。代码都能直接跑，踩过的坑也一并写上。

第16章未来展望：通往 AGI 之路本书从AI Agent基础原理、核心组件、场景实战、评测体系、性能调优、安全合规，完整落地了从0到1的工业级Agent工程体系。前十五章聚焦当下可用、落地可控、商用合规的实战技术，解决开发者「怎么开发、怎么上线、怎么赚钱、怎么合规」的核心问题。

星期一研究室

你的飞书，终于长出了手脚 —— Codex × 飞书Cli实战指南在日常生活中，我们或多或少会遇到过这种情况：跟 AI 聊了半小时，方案写得头头是道，然后你还是得自己打开飞书，一个字一个字把内容贴进去，手动建表格、手动发消息、手动约会议。

Harness 企业级落地(三)：高规格高质量开发AI Harness 企业级落地实践（一）Harness 企业级落地(二) - 让 AI 读懂项目通过前面两篇文章，harness 已经能正常使用且产生工程的项目画像。

Harness 企业级落地(二) - 让 AI 读懂项目上一篇，我们描述了 Harness 的框架和整体设计：一套稳健的软件工程设计，约束 AI 在工程里稳定的工作。开源地址：cow-harness

《AI工程》：构建应用，你准备好了吗？（决策篇）做演示容易，做产品难。面对AI近乎无限的潜力，很多人迫不及待地想动手搭建自己的应用。如果你只是为了好玩或学习，就放手去做——动手实践是学习的最佳途径之一。

小鹿软件办公

OpenAI 宣布 GPT-5.6 系列 Sol、Terra 和 Luna 于今天正式发布根据简鹿办公了解，今天 OpenAI 已正式宣布，备受期待的 GPT-5.6 系列 AI 模型将于 7 月 9 日（也就是今天周四）起面向全球公众全面开放。

码农进化录

Java 程序员的 AI 进化论｜ Spring Boot 接入 OpenAI 的六个坑，全帮你踩了上周产品甩来一个需求，要在咱们的 Spring Boot 项目里接 OpenAI 的接口，做一个智能问答的功能。我心想这能有多难，调一个 HTTP 接口嘛，RestTemplate 凑几行代码的事，撑死半小时。

第15章安全、伦理与合规前面十四章我们完成了AI Agent的功能开发、场景落地、评测体系、性能调优、成本管控全链路工程搭建。很多开发者专注功能实现与性能优化，却忽略了AI项目最致命的短板：安全漏洞、数据泄露、内容违规、伦理风险、合规缺失。

别再手搓CRUD了，用飞算JavaAI的“工程流水线“，助力高效开发大家好，我是小悟。有个朋友让我给他弄个权限中台（并没有无中生友奥），这个要是放在以前，我会打开 IDE——建 module、配 pom、写 Spring Security、设计 RBAC 五张表、补全局异常、再手搓一堆 Controller……等我把脚手架搭完，估计他都会问过我很多次了，但业务逻辑却还没动一点点。

死磕claude code-Skill 不触发、乱触发、跑挂了：一份评测与调优指南TL;DR： Skill 写完不等于能用。三类核心故障——欠触发、误触发、执行失败——各有根因和修复路径。用 15 条评测集量化触发精度，用评分表量化输出质量，迭代三轮再上线。

ChatGPT取消5小时限额，Codex终于可以疯狂造起来了！Anthropic最严厉的父亲来了！大家好，我是卡卡罗特。今天早上看了个新闻，Claude又在套餐里将Fable 5的使用期限延长到7月19号。

OpenAI 把 Codex 接进 Claude Code:Coding Agent 从单兵工具进入协作系统事实核验: 本稿按 openai/codex-plugin-cc v1.0.6(2026-07-08)与官方 README 核对。插件命令、参数和实现细节属于版本敏感信息,发布前仍需重新检查最新 release。

GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选?我的素材库项目为什么最终使用 Sol + MediumGPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选?我的素材库项目为什么最终使用 Sol + Medium

Agent 聊了 20 轮 token 翻了 8 倍——三种截断方案实测，最蠢的那种反而最稳你有没有遇到过这种情况——Agent 上线前跑 demo 一切正常，上线后跑了半天突然开始报 context_length_exceeded？

云卷云舒___________

Grok CLI 泄密用户文件、Codex推理优化、GPT-5.6 Sol 登顶 Arena 前端榜 | 7月13日 AI日报今日趋势：Grok CLI 被曝默认上传代码库与密钥；GPT-5.6 Sol 推理优化，让利 10% 用量，并以 1353 Elo 登顶 Design Arena 前端设计榜。

第14章性能优化与成本控制前面章节我们完成了AI Agent功能开发、场景落地、标准化评测全流程搭建。很多开发者落地项目后会遇到两大生产级痛点：Agent响应慢、并发卡顿、用户体验差、大模型API调用成本爆炸、小规模可用、大规模亏本。

高质量全方位的 AI 工具 sse-stuntman — Mock SSE 接口开发过 AI 对话应用的前端都会遇到一个痛点，需要等服务端提供 SSE 流式接口才能继续，而且有些边缘 case 还没法造出。

🔥 多 GPU 推理决策顺序全解：单卡 → DP → TP → PP → EP 怎么选（vLLM/TensorRT-LLM/SGLang）多 GPU 推理最容易被讲复杂。参数很多,名词很多,框架也很多:Tensor Parallel、Pipeline Parallel、Data Parallel、Expert Parallel、KV Cache、continuous batching、prefix caching、chunked prefill、disaggregated serving。每个词都像一个可选项,但真正做系统设计时,第一步其实很朴素。