AI技术快速发展，以Claude Code为代表的编程助手正在改变开发模式。文章介绍了Harness与LLM的关系：LLM如赤兔马提供基础能力，Harness如马鞍增强功能。目前主流模型如GLM-5、MiniMax M2.5等已具备长上下文、递归推理等能力，而Harness则负责任务分解、状态持久化等。Claude Code通过"agentic loop"机制，能自动规划、执行

翻一翻自己的衣柜，是不是每天都在为自己的穿衣打扮而发愁？接下来就让AI Agent根据你自己的衣柜内的服饰，每天根据你需要的风格推荐你的上衣，下装，鞋子，配饰等等，让你每天都和阿祖一样帅……

文章探讨了AI Agent记忆系统的构建，借鉴《杀死一只知更鸟》中"记忆与智慧"的关系，指出记忆是智慧的基础。AI记忆分为短期记忆（对话上下文、任务状态）和长期记忆（向量数据库、知识库），二者结合实现个性化服务。短期记忆受限于上下文窗口，具有易失性；长期记忆通过检索机制持久存储。文中以LangChain的InMemoryStore为例，演示了记忆存储的三大核心操作：实例化、保存

当在Linux环境下使用vim提示： vim command not found时，说明系统还没有安装vim。安装步骤：1.检查是否已安装查看一下你本机已经存在的包，确认一下你的VIM是否已经安装，输入：rpm -qa|grep vim如果已安装，会显示：[root@localhost usr]# rpm -qa|grep vimvim-minimal-7.4.629-6.el7....

为什么要学习Linux1. 工作需要，从事IT工作或多或少都要设计Linux；2. 迟早老子会有钱，要买一台苹果Mac坐在星巴克追剧，那你会发现，Mac的命令行模式竟然和Linux惊人的相识，我每次用到Mac命令行操作都是直接网上直接copy的，不知道啥意思，这是我一个做设计的朋友跟我吐槽的，嘿嘿，就怕哪天你copy了个`rm -rf *`3.每次看美国大片，发现那些电脑高手都在一个黑框框里啪啦啪

智能体的概率性特征打破了传统QA的确定性模式，其评估需要从"以模型为中心"转向"以系统为中心"。文章提出四大评估基石：目标达成率（有效性）、运营成本（效率）、可靠性（鲁棒性）和可信度（安全对齐）。

随着`OpenAI`、`Deepseek`、`Manus`等等智能体的爆火，跟大家一起聊一聊关于AI重塑的哲学体系， 关于AI大模型体系的认知，关于AI大模型体系的畅想，关于人和AI大模型体系的共处的话题。

本文探讨了数据科学与人工智能如何赋能互联网广告变现。文章指出，广告是互联网公司最主要的变现手段之一，并展示了国内互联网巨头近年来的广告收入排名。通过分析广告位排序原理和算法模型（包括训练数据准备、特征工程和预测流程），揭示了数据科学在精准营销中的应用。文章还介绍了领域专家、数据科学家和AI专家在广告算法中的协作关系。最后展望了AI Agent技术对广告营销的潜在影响，指出其可能颠覆传统广告竞价模式

翻一翻自己的衣柜，是不是每天都在为自己的穿衣打扮而发愁？接下来就让AI Agent根据你自己的衣柜内的服饰，每天根据你需要的风格推荐你的上衣，下装，鞋子，配饰等等，让你每天都和阿祖一样帅……

通过本文的AI Agent开发实战的QuickStart，总结下来就是你不仅白嫖到了LLM，还学会了手搓第一个使用LangChain和LangGraph的AI Agent，并且还可以选择需要用穿墙术的LangSmith或白嫖的LangFuse完成对AI Agent的可观测性，看完还不学起来并邀请你的热爱AI的宝子一起来学？