DeepSeek 开源的 Super-agent 原型讲清了“主动干活的 AI”该怎么被管住：双层调度、工单带着不可变授权书、默认只观察不执行。我把整套拉到 Windows 上跑了一遍，能跑到哪、卡在哪，文里都有数。

同样跑一个智能体，选错模型一个月多花 10 倍的钱。DeepSeek 周末半价、Claude 缓存 5 厘、Gemini Flash 免费额度，这张表帮你把 token 成本打下来。

一段真实咨询引出六个报价变量：模型选型、显存与 KV cache、并发路数、数据出不出网、微调需求、运维归属。大模型私有化部署报价能差 10 倍，往往不是硬件贵，而是这六笔账没算清。文末附可直接改的报价单结构与六个最容易漏的坑。

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同名 Pi Desktop 其实指向三个完全不同的东西：pi.dev 的终端编码 agent、社区做的 desktop 外壳、以及一个装完要填邀请码的客户端。本文用域名、版本号、安装流向三项逐一对照，给出三十秒判定方法，避免装错和版本混淆。

装了 Pi 只会聊天？这篇从 Node 环境一路写到装扩展、接 MCP、改代码验收到联网搜索。全流程 Windows 真机截图，五类活各给一段能直接抄的提示词，附 10 个我踩过的坑。

WorkBuddy、Codex、Claude Code、Copilot 四款智能体全装一遍后的选型实战：两个问题定方向（文档还是代码、权限谁说了算），一张表对比形态擅长与付费档，三种身份对号入座，附价格底线与免费档策略。数据口径截至 2026-09-27。

在国产算力上部署大模型，第一步就踩雷：机器里一块 NVIDIA 卡都没有。这篇把我两天重写的 CANN 配置、vLLM 起 7B / 0.5B 服务的参数、40 人共用一台机器的目录镜像与端口隔离方案，连同 LoRA 微调 21 秒训完的甜点参数一起摊开讲。

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