你有没有遇到过这样的情况：辛辛苦苦教会了 AI Agent 你的工作习惯和项目背景，关掉窗口、重启会话后，它又变回了一张白纸？这是当前所有基于 LLM（大语言模型）的 Agent 面临的核心痛点——**"聊完就忘"**。2026 年 3 月 30 日，GitHub 上出现了一个令人眼前一亮的项目：**OpenClaw Auto-Dream**。它的核心理念极为大胆：**让 AI Agent 像人类

2025 年底， Anthropic 将其用于描述 AI Agent（智能体）基础设施，2026 年 2 月 Mitchell Hashimoto 正式提出Harness Engineering，随后 OpenAI、Salesforce、红杉资本等头部企业/机构快速跟进，成为当前最火的AI术语之一。

前阵子吴恩达的deeplearning.ai上线了，用langchain构建Agent的课程。 节前，吴恩达同LangChain联合创始人Harrison Chase进行了一场深度对话。今天帮家人们总结了核心要点，一起来看看有哪些能让你少走弯路！

本文详细介绍了如何将火山引擎的AI智能体(VeADK Agent)部署到生产级Kubernetes容器服务(VKE)的完整流程，包括集群创建、安全配置、容器化、镜像推送、Kubernetes部署、弹性伸缩配置及API网关服务暴露。该方案为AI应用提供了安全可靠的环境、极致的弹性伸缩、全面的可观测性和开放的云原生生态，帮助开发者从实验阶段顺利过渡到生产成熟阶段。

agent在处理长时程任务时仍面临重大挑战。论文(Beyond Ten Turns: Unlocking Long-Horizon Agentic Search with Large-Scale Asynchronous RL)提出了ASearcher——一个用于训练基于大语言模型的搜索agent的开源框架，该agent具备长时程、专家级搜索能力。研究解决了以往开源方法的两大关键局限：交互轮次限制

本文探讨了RAG（检索增强生成）系统中的12个常见痛点及其解决方案。受Barnett论文启发，文章首先分析了7个关键失败点，包括内容缺失、文档检索排名不佳和上下文整合问题，并提出了数据清理、提示词优化、参数调整和重排序等解决方法。随后补充了5个额外痛点，如检索策略优化和嵌入模型微调。作者强调通过LlamaIndex工具进行超参数调优、自定义重排序器开发等具体技术手段，可以有效预防这些痛点演变为系统

当你和deepseek对话的时候，你有没有想过，这家伙是怎么从一堆代码变成“会说话”的？这个过程听起来可能有点复杂，但其实可以用很直白的方式讲清楚。简单来说，从基座模型到对话模型的转变需要经过四个步骤：**预训练基础模型、任务适应微调（SFT）、人类反馈强化学习（RLHF），以及部署和持续优化**。下面，我们就一步步拆解这个过程，看看它是怎么实现的。

如何让大模型在超长文本里“找重点”，并用更好的数据做DPO训练？

今天不聊新工具，聊点更高级的东西——**三个巨佬的知识管理哲学**

一句话讲清楚👉🏻** 阿里 DreamX 团队提出 SkillClaw ，一个让多用户 Agent 生态中的技能库持续自动进化的框架——用户正常使用 Agent ，系统在后台收集交互轨迹、夜间进化技能、次日同步给所有用户，不需要人工介入。