阿里首次开源 Max 级旗舰：2.4T 总参 95B 激活，PaperBench 93.0 分超 GPT-5.6 Sol，6 项基准对比 Kimi K3 和 DeepSeek V4 Pro，含 OpenRouter 接入与 vLLM 部署实测。

---title: 从零搭建多Agent协作系统：2026年最实用的智能体工作流实战指南slot: csdn-maindate: 2026-05-19direction: 教程words: 3200---# 为什么你需要多Agent系统先抛一个问题：你有没有遇到过这种情况——写一个复杂的自动化脚本，发现它需要同时做「数据采集 → 清洗 → 分析 → 生成报告」四件事，单线程跑效

DeepSeek 涨价 3 倍在即，实测 5 款国产模型 API 成本：K3 贵 50 倍、GLM 贵 15 倍，缓存命中价差 138 倍。附高峰规避调度代码与按场景选型建议。

Meta 开源 30B 本地 Agent 模型 Muse Glimmer，与 Qwen 3.6、Gemma 4 横评 24 项基准：Agent 任务断层领先、编程短板明显，附量化体积、DFlash 加速等本地部署实测与选型建议。

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---title: MCP协议实战：从零搭建一个MCP Server，让你的AI编程工具学会自定义技能slot: csdn-maindate: 2026-05-17direction: 教程words: 3200---上个月在Claude Code里写了一个数据库查询工具，写完我突然意识到——这玩意儿不应该只在Claude里能用。Cursor能不能用？TRAE呢？甚至我自己的Pyt

---title: Claude Code Skills 实操指南：从零搭建自己的AI技能体系slot: csdn-maindate: 2026-05-22direction: 工具实战words: 3200---上个月 GitHub 上最火的开源项目是什么？不是某个大模型，而是一份 CLAUDE.md 文件——multica-ai 的 andrej-karpathy-skills

做技术这行，最怕的不是活多，而是工具选错了还不自知。过去一个月，我把市面上最火的 4 款 AI 编程 CLI 工具——Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode——全都装进自己的项目里轮着用了一遍。从日常 CRUD 到重构一个遗留的 Django 项目，从写测试到配 CI/CD，同一个需求换四个工具各跑一次，做了整整 12 组对照实验。结论简单直接：

搞了两天 DeepSeek V4，直接把我的 API 配置全部翻新了一轮。先说结论：**V4 不是小修小补，算是一次比较彻底的换代。** Flash 版本免费可玩，Pro 版本在复杂推理上表现惊艳。而且有个重要的时间节点——**7月24号**，旧模型 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 要正式退役了。这篇文章分享我的实测体验和迁移过程。---## *

搞了两天，我把一个带 MCP 工具的 AI Agent 用 100 行代码跑起来了。用的 LangGraph 做流程编排，DeepSeek V4 做推理，自定义 MCP Server 给 Agent 提供外部工具能力。效果比我预想的好——Agent 能自己决定什么时候调工具、调哪个工具、怎么处理工具返回的结果。这篇文章就把核心代码和思路拆开讲清楚。# 先说清楚我们要干嘛目标很简单：