从前端工程师转型AI领域，回顾了2025年如何通过撰写102篇技术文章分享学习经验，以及利用AI工具（如Trae）提升工作效率的实践。面对AI时代大家应该拥抱未来，用AI赋能工作，用AI改变生活。

本文分享了LangGraph单智能体开发的两种高阶模式：协调器-工作者模式通过动态任务分解与委派，擅长处理复杂、不确定的子任务场景；评估器-优化器模式则通过生成-反馈-优化的迭代循环，持续提升输出质量。两者均显著增强了智能体处理复杂任务的能力，为开发更强大的AI应用提供了核心思路。

本期内容完整分享了如何基于 Pipeline-Agent 架构编写多智能体实现DeepResearch应用，整个系统通过任务规划、网络搜索和报告生成三个核心智能体的协同工作，实现了从问题分析到研究报告生成的完整流程。

本文详细演示了如何利用LangGraph构建包含任务规划、网络搜索和报告生成三个智能体的DeepResearch应用，并完成了前后端一体化部署。通过图结构封装和多节点协同，实现了从问题输入到研究报告生成的全流程自动化。

本篇分享系统讲解了Coze平台大模型与插件的核心配置方法。在模型配置方面，详细解析了模型选择、生成多样性参数及输入输出设置。在人设配置环节，提出了结构化提示词模板，并通过电商客服案例演示了完整配置流程。插件使用部分，介绍了两种调用方式和五项核心功能，总结了“功能专注、精简化选择、避免重复”三大最佳实践，帮助开发者快速构建功能完善、交互自然的AI智能体。

本文概述LangGraph设计模式，详细讲解了三种核心工作流模式:提示链模式通过顺序分解任务与门控检查提升准确性；路由模式借助智能分类实现专业化任务分流；并行模式同时处理多个子任务以提升效率。

本期内容快速介绍DeepSeek-V3.2模型新特性，并解读DeepSeek V3.2论文要点，深入了解DSA(DeepSeekSparse Attention)这项跨时代技术的底层原理以及训练流程。

本文详解Coze消息卡片功能，涵盖官方单条/列表卡片的配置方法，并演示自定义卡片从布局设计、变量配置到数据绑定循环渲染的全流程。通过NBA新闻助手案例，展示插件数据与卡片模板的融合，实现信息结构化展示

好的AI Agent智能体应该是什么样的呢？拥有五亿用户的ChatGPT给出了答案，那就是DeepResearch+Operator+沙盒环境代码执行+多模态+自定义工具调用各项功能的AllinOne

本篇分享总结了近期OpenAI发布的GPT-OSS开源模型和GPT-5闭源模型的模型背景、核心特性。并对GPT-5的性能争议进行了分析总结，总而言之GPT系列模型仍然是当前最强的AI大模型。