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从上面的案例可以看出，创建一个智能体agent，只需要指定一个大模型，可调用的工具列表，以及prompt指令。工具列表的话可以是自己自定义的函数，也可以是远程调用其他mcp工具，这个在后面的文章中会介绍到。在人工智能大模型（如大型语言模型）中，“智能体”（Agent）是一个核心概念，指的是。自动查航班、比价、订票、写日历、发邮件确认，全程无需人工干预。调用外部工具（API、数据库、搜索引擎、代码执

从上一篇文章中，学完之后已经可以通过创建agent来跟大模型对话，并且在创建agent的时候，发现是可以指定tools的。上面案例中是用到了质谱的一个搜索的mcp服务，mcp的链接需要用到一个api调用的apikey ，邀请注册链接:https://www.bigmodel.cn/claude-code?配合UI页面调用的话效果如下：在与AI对话的时候，会自动的帮我们去调用工具进行搜索。更多的mc

如果我们把智能体比作是一个人，首先他需要有一双眼睛，通过眼睛去观察这个真实的世界，同时把观察到的信息回传给智能体。无论是识别一张图片中的物体、理解一段语音的意图，还是监测股市数据的波动，这些观察结果都会转化为结构化的信息，实时回传给智能体。它提醒我们：真正的智能不在于计算有多快，而在于能否像生命体一样，在感知、决策与行动的永恒循环中，持续适应并影响这个世界。例如，当感知到"用户情绪低落"和"工作截

从上一篇文章中，学完之后已经可以通过创建agent来跟大模型对话，并且在创建agent的时候，发现是可以指定tools的。上面案例中是用到了质谱的一个搜索的mcp服务，mcp的链接需要用到一个api调用的apikey ，邀请注册链接:https://www.bigmodel.cn/claude-code?配合UI页面调用的话效果如下：在与AI对话的时候，会自动的帮我们去调用工具进行搜索。更多的mc

既然这里要使用大模型优化代码，那就要告别过去那种AI问答对话模式的思维，不可能像以前一样复制一大段的代码，然后去问AI哪里可以优化和改进，那样一顿操作问下来，修改后的代码可能各种报错甚至压根没法运行。先说一下项目的背景，现在在公司有一个内部自己开发使用的测试平台，平常用于跑一下自动化测试用例啥的，也是平时测试人员自己写的一些代码，所以在功能上，或者代码的结构，易用性方面等，可能还存在一定的优化空间

Coding：国产第一、开源第一GLM-5.2 通过注意力 结构层面的创新，把 1M 长度下的效果衰减 和推理成本同时压了下来，是"真正能用的 1M"。代码质量高，没有冗余，但是开始1M上下文以及调整effort的时候，Max模式推理时间相对较长，响应还是略微有点慢，有时候一个简单的问题也要思考很久才会响应，但能减少对话轮数，整体Token消耗相对可控，性价比高。1M是延长模型"有效工作时长"的基

上月裁员近 4 万人，创两年来单月新高。新浪微博 9 人研究团队在 arXiv 发布 14 页技术报告，声称仅 30 亿参数的 VibeThinker-3B 模型在推理性能上可匹敌或超越 Google DeepMind、OpenAI、Anthropic 和 DeepSeek 的旗舰系统（参数量大数百倍），引发 AI 社区对基准测试有效性的新一轮争论。2026 陆家嘴论坛于今日（6 月 17 日）在

最近这段时间，一个名为TestHub的开源测试平台在测试圈子悄然崛起，之前只是在本地运行了下看了下页面效果，页面还是非常漂亮的。今天抽时间研究了一下在服务器上去部署这个项目，当然，大部分都是借助AI去帮我完成的。因为平台技术栈用到了Django + Vue3 ，数据库用的是mysql，因此，需要了解一下怎么去部署这种架构的项目，这里的话采用docker搭建是比较方便的。反正上面这些脚本都是AI生成

litemall 是一个以SpringBoot + Vue管理员前端 + 微信小程序用户前端 + Vue用户移动端组成的一个小商城，gitee上Star有6000+，不考虑相关中间件的情况...