就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

最近跟几个朋友聊到 AI 编程工具，大家的反馈出的一致："Cursor 是好用，但最后还是我自己在 review、在拆任务、在想架构。而且它的沙箱隔离做得很到位：每次任务都是全新的虚拟环境，AI 的所有操作都在沙箱里进行，任务结束环境就销毁。说实话，现在大部分 AI 编程产品走的都是"闭源 SaaS"路线——你只能用，不能看里面怎么实现的，更别提提意见了。MonkeyCode 让我看到了另一种可能

点击上方前端Q，关注公众号回复加群，加入前端Q技术交流群如何对超大量数据进行渲染？浏览器的性能有限，无法同时渲染大量dom。对此进行的性能优化可以从以下几个方面入手：对dom进行分批渲染。对dom的操作尽量集中进行。将可视区域以外的dom从dom树中移除，即将进入可视区域后再添加。以下有三种方法来实现大量数据的渲染。1. 使用定时器在dom树中一次性插入大量的元素是一个极其频繁的操作。使用定时器.

点击上方前端Q，关注公众号回复加群，加入前端Q技术交流群上一篇聊 Codex 更新的时候，我说了一句话："AI 正在从工具变成同事。Ollama、llama.cpp、vLLM、n8n、AutoGPT、Open WebUI……这些你大概率听过的名字，本质都是"挂在那一直跑"的服务，不是"开一次用完就关"的工具。这篇我把 8 个我觉得最值得装机的 AI daemon 盘一遍，所有 star 数都是我今

点击上方前端Q，关注公众号回复加群，加入前端Q技术交流群本文主要介绍deepSeek本地化容器化部署，知识库搭建与springAI接入。因笔者工作内容原因，也会介绍内网部署方式。一、deepSeek本地化部署本地部署方式我们采用ollama，简化部署、内网迁移流程。其他部署方式与对比，可参考：7种大模型的部署方案汇总需要提高模型推理效率，可参考:KTransformers1.1 windows与.

如果你有线上项目跑在 React 19 或 Next.js App Router 上，请尽快完成升级。RSC 引入了一套新的序列化协议，而这次的漏洞让攻击者能伪造这个协议的消息。只要你的应用在线上暴露了相关接口，风险就是“默认存在”的。如果你在用 React 19 + RSC，或者用 Next.js 的 App Router，请立刻检查版本。RSC 在处理服务端请求时，需要把客户端发来的数据反序列

Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro，这些原本都是世界顶级的模型，在 GPT-5.2 面前，数据差距肉眼可见。它不光是在卷“智商”，它在卷“靠谱”，要真的能干活和解决问题的能力。它给你的，不再是一个“大概的思路”，而是一个“能用的结果”。如果你是写代码，或者处理重复的文档，很多背景信息是不用反复算的。当你需要最高质量的结果，或者解决那种“掉头发”的难题时，就用它。而且，因为它变

就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供

比如在我的项目里，写一个新的 React 组件我会给"中"——提供模板和规范，但具体 JSX 怎么写 Agent 自己判断就好。用 Cursor 写代码的时候，明明团队有自己的组件规范，但 AI 生成出来的代码风格完全对不上号，每次都要手动改半天——这不是 AI 不够聪明，而是你没"教"过它。不同任务的风险不同，给 Agent 的"自由空间"也应该不同。把用户可能提到的关键词写进去，比如"comp

LLM 生成的代码有 bug，你想让它"看看报错然后修改"——对不起，Chain 只能往前走不能往回走。你理解了 Agent 的原理，切过来只是换个"壳"的事。用户的问题是技术类的走 A 路径，是闲聊的走 B 路径——在 Chain 里做条件分支非常别扭，代码会变成一坨 if-else。Router 决定"下一步走哪个节点"，Redux 管理"当前整个工作流的状态"，每个节点就是一个处理函数。条件