2026年具身智能成为AI最热方向，从实验室走向工厂和家庭。本文用通俗易懂的方式讲清三个核心问题：什么是具身智能？VLA（视觉-语言-动作）大模型如何让机器人学会"动手"？为什么今年突然爆发？最后用一个真实小故事，展示如何用完全免费、开源、无需安装的MonkeyCode智能开发平台，免去本地环境配置的痛苦，轻松跑通MuJoCo仿真机械臂抓取实验。MonkeyCode支持GLM、Kimi、Qwen、

把系统接进工作台，价值不在于多了几个按钮，而在于把人从「切窗口凑数据」里解放出来。现在的做法是返回一句人话：「查询失败，请确认订单号是否正确」。我们有一个方法原来要求传内部 ID，结果大家填的是订单号，报错堆了一堆。这一步花的时间最多，很多人以为连上就算完成，结果模型拿到的是一坨长文本，回答质量很差。我们第一次接订单查询，返回的是原始 JSON，字段名是内部数据库的缩写。后来改成返回固定结构：订单

多模型接入的麻烦，不在于接进来，在于接进来之后。有人用 A 的网页版，有人用 B 的客户端，有人自己在 IDE 里填 Key。三个月后你问「我们在 AI 上花了多少」，没人答得上来。解决办法是把入口收敛成一个。

中间加一层网关，员工拿的是公司内部地址，不是模型厂商的密钥。这不是洁癖，是算过账的。

机器科学家 2.2 把大模型假设、小模型求证和科研机器人实验放在同一系统，并集成机器人、工作站、指令集、化学实验模板和科学智能模型。数量不同，说明它们不是同一对象。Agent 接入实验设备时，应把指令集、模板和结果回收分成三条链路，避免用假设覆盖测量。

2026 年 AI 视频主角从"生成"转向"理解"——海量 AI 视频涌入平台，审核归档检索成难题。本文用后端小周被视频海压垮的故事切入，拆解视频理解技术：抽帧、多模态理解、时序整合、语音对齐、结构化输出。并在 MonkeyCode 云端实战：AI 写 ffmpeg 抽帧、多模态逐帧理解、时序拼接提炼主题、输出 JSON 打标入库，全程可视化可追溯。含 GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、

访谈的质量上限，在走进会议室之前就定了。背景功课里，ChatGPT 负责铺开面，判断哪几句值得追问是我的事。

MiniMax H3 正式开源！统一全模态视频生成系统，最高 2K 分辨率、15 秒时长、原生立体声音频，支持文生视频/首尾帧/参考图视频音频混合输入。一文看懂其系统架构（H3-Context-IR + H3-Base + H3-Regenerate-2K）、模型细节与上手方式。

MonkeyCode 是面向团队的开源 AI 编码平台。本文介绍它的产品定位、服务端任务环境、模型与需求管理、典型工作流、在线使用与私有部署方式，以及 BYOK、代码隐私和安全治理边界。

2026年AI智能体开始接管数据库、支付、发布等真实权限，安全成为最大瓶颈。本文用一次"伪招聘邮件"故事讲透提示注入攻击：恶意内容藏在网页、邮件、文档里，Agent读取时把其中指令当成主人任务执行。干货：直接注入、间接注入、权限过度放大三大威胁，以及输入输出隔离、最小权限、沙箱执行三板斧。最后演示用MonkeyCode云端沙箱搭建"构造攻击→注入→检测→拦截"演练管线，内置GLM/Kimi/Min