2026年6月，微软Build、Anthropic Fable5/Mythos5、OpenAI Codex三大事件标志着AI编程从'补全'正式迈入Agent全权接管开发链路时代。本文深度解读行业范式切换，分析Vibe Coding的诱惑与陷阱，展望下半年趋势，并给出开发者实操建议。

多智能体把云可靠性工程自动化：NeurIPS 2025 的 STRATUS 比 SOTA 强 1.5 倍，还顺手定了条"安全规范" > 系列第 1 篇 · 子领域：智能体 / Agent 【来源信息】 - 类型：顶刊/顶会论文 - 标题：STRATUS: A Multi-agent System for Autonomous Reliability Engi

Transformer彻底讲透：为什么所有大模型本质上都是同一套架构，以及Attention凭什么成为AI时代的"万能胶水"？ 你有没有想过一个问题： GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek……这些大模型名字一个比一个响亮，底层架构却出奇地统一——全是Transformer。从2017年那篇叫"Attention Is All ...

RAG彻底讲透：让大模型从"胡说八道"到"言之有据"的检索增强生成技术全景指南 一、一个让人抓狂的场景 你有没有遇到过这种情况： 你问大模型"公司最新的报销政策是什么"，它给出了一个看起来非常专业的回答，连条目标号都排得整整齐齐。你一对照内部文档，发现全是编的——日期不对、金额不对、流程也不对。这就是大模型的"幻觉"问题。 大模型的知识截止于训练数据的时间点

Token彻底讲透：大模型"读"不了一个字，但能理解整个世界是怎么做到的？ 如果你用过任何大语言模型——ChatGPT、Claude、文心一言、通义千问——你大概率在某个角落见过这个词：Token。API 按 Token 计费、模型有 Token 上限、"你的上下文太长，请缩短"……Token 像是 LLM 世界的"最小货币单位"。 但你有没有想过一个...

Skill彻底讲透：AI Coding时代，技能如何成为大模型能力的真正放大器 如果说 LLM 是大脑，Agent 是手脚，MCP 是工具箱，那么 Skill 就是一本本操作手册——它告诉 Agent 什么时候该用什么工具、怎么组合多个动作完成一个复杂任务。本文把 Skill 从概念到实战彻底讲清楚。 一、一个真实的场景：为什么你的 Agent 总是"...

Embedding彻底讲透：大模型为什么能把"猫"和"狗"理解成近亲，而不是把"猫"和"猫"字当成一家人？ 一、开篇：一个让你怀疑人生的AI现象 你有没有想过这样一个问题—— 当你对ChatGPT说"我家猫生病了"，它立刻能理解你说的是一个宠物、一个动物、一个毛茸茸的小家伙。但它并不是像你一样"认识"猫这个字的笔画和结构，它看到的只是一串数字。 更诡异...

Temperature彻底讲透：一个参数如何决定大模型是“严谨工程师”还是“脑洞诗人” 你有没有遇到过这种崩溃时刻：同一个模型、同一个问题，连着问两次，答案完全不一样。一次给了精炼准确的代码，另一次却开始胡扯一个根本不存在的 API；一次回答得像资深工程师，另一次却像喝多了的诗人。 你检查提示词，没问题；你检查上下文，很干净；你甚至换了模型，还是忽好忽...

Function Calling彻底讲透：AI Agent时代，大模型"动手"调用外部世界到底是怎么做到的？ Function Calling彻底讲透：AI Agent时代，大模型"动手"调用外部世界到底是怎么做到的？ 前面几篇我们聊过Agent、MCP、Skill、Token、Embedding……这些概念拼在一起，构成了AI Agent的整个生态...

多模态大模型（Multimodal Large Model）是指能够同时处理、理解、生成两种或两种以上模态（文本、图像、音频、视频、表格、代码等）的人工智能模型。传统的大语言模型（LLM）只处理文本，属于单模态模型。看图说话：描述图片内容、回答关于图片的问题图文理解：分析网页截图、UI 设计稿、架构图跨模态生成：根据文字描述生成图片或视频多模态推理：结合代码截图和错误日志定位 Bug音视频理解：转