大模型的技术迭代，其终极形态不应仅停留在文字层面的吞吐，更应该走向拥有真实情感、敏捷互动的。

2025年12月23日，国产免费开源大模型领域迎来“双旗舰雄”同台时刻——智谱AI正式发布免费开源旗舰GLM-4.7，MiniMax同步推出免费迭代升级款M2.1，两款模型均聚焦编程能力、智能体协同与复杂任务处理，迅速成为开发者社群焦点。

OpenClaw + Claude Code 插件的核心价值可以用一句话概括：它把 Claude Code CLI 从一个"单兵工具"升级成了一个"AI 研发团队"。如果你正在做复杂项目开发、需要多角色协作、希望有完整的测试和文档，那么 OpenClaw + Claude Code Council 值得你花时间学习和尝试。如果你只是写个脚本、修个 bug，那直接用 Claude Code CLI

学 Agent 最大的痛点是"概念能背、落不了地"。本文用 SF-FastGPT 0 代码纯拖拽，手把手带你从导入知识库、搭建基础 RAG 智能体，到升级成"RAG 知识库 + MCP 联网检索"的进阶工作流，并通过实测验证。文中还讲透了 RAG 为什么能减少幻觉、MCP/Tool/Skill 的区别，附带一份新手避坑清单，照着抄就能跑通你的第一个 Agent。

在大模型应用爆发的今天，大多数开发者习惯了调用云端 API 快速构建 Demo。但当项目从“玩具”走向“生产”，尤其是涉及企业敏感数据、复杂任务编排或需要极致低延迟的场景时，云端 SaaS 方案的局限性就暴露无遗。本文不只是一份安装指南，我将基于 DeerFlow 的 Windows 部署实践，拆解其背后的架构设计逻辑，分享在混合技术栈下的环境治理经验，并深入探讨 LangGraph 在本地运行时

看到 OpenTeleDB 主打的 XStore 原位更新存储引擎 正是为了解决这个问题，再加上它基于最新的 PostgreSQL 17.6 内核，这让我有了动手试试的冲动。我不关心它背后的战略背景，我只关心：它能不能在我的服务器上跑起来？读写分离好不好配？对 Java 应用透明吗？

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在昇腾AI 处理器的算子开发领域，Catlass 的出现标志着一个重要的转折点。它不再要求开发者从零开始通过 Ascend C 构建复杂的矩阵运算逻辑，而是提供了一套基于模板元编程的高性能算子开发范式。本篇文章我将深入剖析 Catlass 的编程范式，帮助开发者理解其核心设计思想，从而快速上手高性能算子开发。

openJiuwen v0.1.7的可插拔会话存储机制是一个设计精良、生产就绪的特性：维度评分说明功能完整性⭐⭐⭐⭐⭐覆盖内存/本地/分布式三种场景架构设计⭐⭐⭐⭐⭐分层清晰，双接口设计优雅易用性⭐⭐⭐⭐⭐一行配置切换，零代码侵入性能⭐⭐⭐⭐Redis性能优秀，SQLite有待优化可观测性⭐⭐⭐⭐生命周期钩子便于监控。