最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。RAG-Anything的核心技术创新在于构建了统一的多模态知识图谱架构，能够同时处理并关联文档中的文字内容、图表信息、表格数据、数学公式等多种类型的异构内容，解决了传统RAG系统仅支持文本处理的技术限制，为多模态文档的智能理解提供了新

Testin 云测锚定 AI 技术内核，以 Testin XAgent 等产品为核心抓手，持续推动软件测试行业向“自动化 - 智能化 - 无人化” 深度演进，为中国数字经济高质量发展注入测试领域的“AI 动能”。人工智能技术正深刻重塑软件测试行业发展格局，从传统手工测试到自动化测试，再到智能化与无人化的进阶历程中，Testin 云测凭借 AI 测试技术的前瞻布局与深度落地，成为行业转型浪潮的核心引

a16z最新发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」，AI竞争格局逐渐稳定，中国力量全面崛起，DeepSeek、豆包、夸克等多款产品跻身前十。ChatGPT依旧领跑，谷歌Gemini紧随其后，Grok高速逆袭。整体来看，全球AI正进入多极化竞争的新阶段。就在刚刚，a16z最新一期的「Top 100消费级GenAI应用榜单」出炉！本期榜单传递出一个最核心信息：AI产品竞争的生态格局正日趋稳定

Nexus Architect 不只是一个工具，它代表了一种深刻的范式转变——从追求"更大的模型"，转向构建"更智能的系统"。它证明了，真正的推理能力，可以通过结构化协作自动化设计和持续优化来实现，而不仅仅依赖于模型内部的黑盒计算。通过开源其框架PrimisAI/nexus和基准 PrimisAI/arcbench（见文末参考资料），研究团队为整个社区开源了一个强大的平台。这标志着我们正从"模型中

背景各模型概要性能评估看那些右箭头，就是动态注释，没有真实写入文件代码BUG修复总体一般，没有智能体的特色，只有CodeGeeX问答模式。增加注释速度快，但不生成方法头部的注释解释代码文字解释后，生成了流程图实战代码扩展性修改PK提示词@workspace #codebase 此处，我们使用类强制转换为RedisVectorStore类，如何避免直接依赖实现类RedisVectorStore, 修

Kiro 提出的愿景并不小：解决构建软件时最根本的难题。比如——不同团队如何对齐设计冲突需求如何协调如何减少技术债代码审查如何更严谨如何保留团队核心知识，防止经验流失这些问题，Kiro 希望通过智能体编程工具，一步步给出新的答案。它能做到吗？它的“规格驱动”路线，会成为 AI 编程的主流范式，还是又一个昙花一现的尝试？看完介绍，你会考虑用用看 Kiro 吗？

上文介绍咋用 MCP 插件让 Dify 充当客户端，并利用外部 MCP 服务器工具如 Zapier 的 7,000 多个集成。得益Dify模块化设计和灵活插件系统，它不仅限于客户端。Dify 还可轻松用作 MCP 服务器，让你与其他兼容系统共享你构建的 AI 应用程序，以实现更广泛用途。借助社区 MCP 服务器插件，可轻松将 Dify 应用转换为符合 MCP 标准的服务，供外部系统使用，提高复用率

尽管async/await让代码看起来更加同步化、可读性更强，但它在某些场景下会带来不必要的性能开销。分享一种新型异步编程范式，在特定场景下可以带来高达80%的性能提升。异步编程已成为JavaScript不可或缺的部分。从最初的回调地狱，到Promise的链式调用，再到async/await的语法糖，JavaScript的异步处理方式不断演进。然而，尽管async/await让代码看起来更加同步化

相比于传统软件，AI 智能体是一个新兴事物，技术架构和解决方案仍处在高速迭代中。所以，本文章将重点放在理清 AI 智能体相关的技术脉络，而非具体技术实现。更多相关知识还需要读者通过第三方搜索等方式，保持与时俱进。

EKO智能体SDK（Eko框架）是由清华大学、复旦大学和斯坦福大学联合开发的智能体开发框架，旨在通过自然语言与简单代码快速构建“虚拟员工”，实现自动化任务执行。其核心功能包括自动化任务执行、数据收集与分析、系统测试和文件管理等，支持跨平台操作，如浏览器自动化和电脑系统操作。EKO采用分层规划框架，将任务规划与执行分离，利用大型语言模型将复杂任务分解为离散步骤，并在执行前验证工作流结构。此外，EKO