从零走向AGI】旨在深入了解通用人工智能（AGI）的发展路径，从最基础的概念起，逐步构建完整的知识体系。项目地址本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括等。随着大语言模型技术的快速发展，推理部署框架作为连接模型与实际应用的关键环节，其重要性日益凸显。本文将对当前主流的vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama和XInference等推理框架进行系统性梳理，从核心技术、架

在开始给大家进行MCP的案例演示之前（正式发车），我们需要先。👋👋👋）“目前有哪些主流平台/三方工具支持MCP？“从哪里找到最新的MCP三方工具？从下图可知，大模型（Host）跑在MCP客户端（Client）上，我们完成任务所需要的工具和数据跑在MCP 服务器（Server）上。服务器和客户端之间，通过MCP协议进行通信和连接。因此，我们。我们通过客户端和服务器的组合，就可以实现特定的任务。

Memory in the Age of AI Agents》是由多所顶尖大学联合推出的系统性综述，创新提出"形态-功能-动力学"三维框架分析200+最新论文。文章突破传统记忆二分法，提出Token-level/Parametric/Latent三大记忆形态，系统阐述记忆形成、演化与检索的完整生命周期。同时展望生成式记忆、自动管理等7大前沿方向，为AI Agent记忆研究提供全面指导，是了解该领域

如果今天讨论 Agent 还停留在"怎么写 prompt"，就已经太窄了。像 Codex、Claude Code 这类现代 coding agent，在你按下回车之前，系统已经完成了一系列复杂的上下文工程：加载 AGENTS.md、注入 skills 摘要、过滤 MCP tools、组装 developer message……你看到的"一条 prompt"，背后是多层结构化注入。更关键的是 Con

Anthropic的Claude Cowork智能体及其插件被视为AI从辅助工具向独立员工跨越的分水岭，能自主完成复杂工作。这一技术引发华尔街恐慌，导致多家软件公司股票被抛售，市场担忧AI将颠覆SaaS商业模式。Claude Cowork可在隔离环境中接管用户电脑执行多领域任务，可能减少企业对外部软件服务的依赖，威胁传统软件行业。AI 在代替人类之前，先要替代一大波软件？

本文详细介绍了AI大模型智能体评估的三种核心方法：最终响应评估关注业务结果，单步评估快速定位问题，轨迹评估全面监控执行过程。三种方法各有优缺点，需根据场景组合使用。文章提供了每种方法的实践建议、评估指标及组合策略，帮助开发者构建可靠且可诊断的智能体系统，确保在真实业务中的表现。

整体来看的话，难度还是蛮大的，对一些伙伴来说的话，可能难度会比较的大，直接学一个思路即可。关于后面搭建成智能体的部分就比较简单了，我这里就不写了。如果对这个智能体比较感兴趣的，可以给博主来个随心打赏，我直接发你，哈哈。对了，我最近也建了一个自己的 API 调用网站，融合了很多大模型，如果大家感兴趣，可以用用看 www.887797.xyz。

本文详细介绍了OpenAI最新发布的Agent Builder工具及七种典型AI智能体设计模式，包括思维链、自问自答、推理+行动等。Agent Builder通过拖拽式界面让用户轻松创建能自主执行任务的AI助手，而设计模式则定义了智能体的思考逻辑。前者是工程实现工具，后者是认知框架，二者结合将推动AI从简单回答向真正思考与行动转变，为开发者提供了构建更强大AI智能体的完整方法论。2025年的Dev

下面，结合最近整理的综述来进一步讨论这个公式。项目地址：**1.**

文章详细介绍了AI Agent的核心架构演进，从线性工作流到多智能体协作系统，阐述了编程能力作为Agent基础技能的重要性，以及Claude Agent SDK和Agent Skills等开发工具的应用。同时提供了构建Agent的最佳实践与常见陷阱，并展望了Agent在自我验证和计算机操作方面的未来发展方向，为开发者提供了全面的Agent开发指南。今年以来，AI Agent 无疑是人工智能领域最热