阿里云 EMR Daft AI Function：用 DataFrame 表达式搞定大模型调用与多模态向量化
当用户在DataFrame处理链路中需要引入大模型能力，或需要统一处理文本、图片、视频等多模态数据时，推荐在阿里云EMR Serverless Spark上使用 Daft AI Function方案。
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我的 AI 终端配置清单
我的 AI 终端配置清单 一、MCP Server（模型上下文协议服务） MCP 是给 AI 终端扩展"外部能力"的标准协议：终端把一个服务以 stdio/HTTP 形式拉起来，服务把自己的工具（to
不止是命令行：Gitee CLI 如何成为 AI Agent 的「Gitee 之手」
AI 编程助手已经很能写代码了。Claude Code、Codex、OpenCode 们可以读懂你的仓库、改好一个 Bug、补上一段测试。 但当任务走到「把这个分支提个 PR」「顺手建个仓库」「把这批 issue 归档」时，它们往往就卡住了，网页界面点不动，裸调 REST API 又要记住一堆端点、鉴权和分页规则。 Gitee CLI 正在补上这「最后一公里」...
早报｜Manus官宣恢复独立运营/米哈游新作上线未满一月宣布停运/胖东来发放7万元「委屈奖」
· 前千问负责人林俊旸创办新公司，腾讯参与支持 · 英伟达联手六家资管机构，为 AI 基础设施撬动超 5000 亿美元资本 · DeepSeek 招募 IDC 数据中心团队#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。
Termexo v0.8.5 发布：自带 ConPTY，改善旧版 Windows 终端兼容性
Termexo v0.8.5 已发布。Termexo 是 MIT 开源的 Windows 多 Agent 工作台，统一管理 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 和真实终端。本版重点改善 Windows 终端兼容性与运行时诊断。本文由项目维护者提供，AI 根据正式发布说明整理。 随包提供 ConPTY 此前使用系统自带的 ConPTY，部分旧版 Windows 会在输入转换时丢失 ...
DeepSeek 把 V4 Pro 静默路由到费用更低、性能更好的 Flash，但用户表示拒绝
"请不要这样做。" 这是 DeepSeek 决定把 V4 Pro 的请求静默路由到 V4.1 Flash 之后，开源社区第一时间的反应。 9 月 9 日下午，DeepSeek 的 Tianyi Cui 在 X 上发帖，宣布了一个决定：V4.1 Flash 正式上线之后、V4.1 Pro 上线之前，所有打到 V4 Pro 的请求都会被路由到 V4.1 Flash，并按 Flash 的价格计费。 理由是技术上...
当 Agent 开始写应用，数据库也得换一套打法
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面向 Agent 开发的数据库新范式｜腾讯云数据库 DBTalk
本文为腾讯云数据库 DBTalk 的 InfoQ 精选视频内容，主题聚焦面向 Agent 开发的数据库新范式。原文未提供视频正文、演讲要点或具体技术数据。该议题关注数据库如何适配 Agent 应用的开发需求，对构建智能体、数据基础设施及相关开发工具具有参考意义。
11 · 如何把项目写进简历与面试
一、先说风险 不要虚构"在职期间做过"的项目。 最稳妥的做法：作为个人开源 / 业余技术实践写进项目经历， 面试时说明"基于工作中 Agent 相关实践的延伸与沉淀"。 二、技能栏（直接替换） 三、项
08 · 前端：Vue 3 + SSE 流式与执行链路可视化
前端虽然常被 Agent 项目忽视，却直接决定用户是否信任并愿意使用系统。本文采用 Vue 3、TypeScript、Vite、Pinia 和 Ant Design Vue，并以原生 fetch + ReadableStream 支持携带 POST 请求体的 SSE 流式对话。通过处理 UTF-8 分包与 TCP 半包问题，前端可稳定消费 Agent 事件流，并将规划、工具调用、反思和人工确认等过程可视化。文章还介绍了引用溯源、可观测 RAG 调试面板、后端代理切换及构建产物优化，对构建企业级 Agent 交互界面具有参考价值。
07 · 记忆、可观测与成本控制
这三件事看起来是"锦上添花"，实际决定了 Agent 能不能上生产。 一、记忆：窗口 + 摘要 问题 多轮对话时如果每轮都把全部历史塞进 Prompt： 贵：token 线性增长 慢：首 token
06 · 工具调用：Text2SQL 与四层护栏
本文介绍以 Schema 注册表统一管理 Agent 工具的方式，使新增工具仅需修改注册表，编排层无需改动。当前系统注册了 5 个工具，并通过 AST 白名单实现安全计算，避免使用 `eval`。Text2SQL 流程采用“生成、校验、执行、报错回炉”的闭环，结合 SQL 多语句、读写关键字、表白名单和 LIMIT 等四层护栏降低风险。对于高风险工具，系统通过 Human-in-the-loop 人工确认机制控制权限边界，并补充提示词注入检测、PII 脱敏与全链路可观测能力。
05 · Agent 编排：LangGraph 状态图与降级内核
本文介绍如何用 LangGraph 将 Agent 组织为 Plan → Execute → Reflect → Answer 的状态图，以弥补单轮 LLM Function Calling 只能调用一次工具、工具失败即终止、无法完成多步骤任务等局限。核心设计是将工具错误转化为 observation 交给模型反思，并由 Reflect 节点判断信息是否充分、是否需要补充查询。文章还给出防止 Agent 死循环的迭代上限，以及在 LangGraph 不可用或运行异常时通过手写循环实现的降级内核。对于开发者而言，这种架构同时增强了工具调用的自愈能力、Human-in-the-loop 审批能力和流式交互体验。
04 · RAG 全流程：从切分到引用溯源
RAG 是整套系统里最容易被低估的一环。 很多人以为它就是"切分 + embedding + top-k"，但真正决定效果的是那些细节。 一、先看整体链路 二、① 切分：结构优先，而不是按字数硬切 为
03 · 后端：FastAPI 与分层架构
本文介绍 Agent 后端为何选择 FastAPI：原生 async 与 SSE 适合流式输出，内置 OpenAPI 便于调试，Pydantic 可自动完成请求校验。项目通过 `llm / rag / agent / api` 分层隔离业务逻辑与 HTTP 协议，使同一套核心逻辑能够迁移至 Java 等其他实现。LLM 适配层统一屏蔽 OpenAI、DeepSeek、Qwen、vLLM、Ollama 等厂商差异，并通过重试、主备模型切换和 Token 追踪增强线上可靠性与成本治理。针对 LangGraph 同步 `invoke` 阻塞 async 事件循环的问题，文中采用线程池执行图任务并以线程安全队列回传 SSE 事件，从而支持多用户并发访问。
你的 Vue3 项目也能有钉钉同款审批流设计器：npm 装包，10 分钟画出第一条审批流
钉钉的审批配置界面人人会用，画布类设计器却常被嫌复杂。本文用开源组件 mldong-flow-designer-dingtalk，npm 装包 10 分钟在 Vue3 项目里复刻同款审批流设计器，再把画好的 JSON 喂给开源引擎 jeeflow 真跑审批，附条件分支卡住的排坑实录。
什么是 RAG？如何用 RAG 实现一个用户记忆？
什么是 RAG？不是再接一套向量库。Postgres + pgvector、GLM 分片，下一轮请求召回后写进 systemPrompt。一篇看完：用户记忆怎么在 prompt 上跑通
Embabel 上手：Java Agent 是怎么干活的
一、Agent 与 Embabel 概览 1.什么是 Agent Agent（智能体）不是“回答问题的大模型”，而是一个能够围绕目标持续执行任务的软件系统。 一个完整的 Agent 通常包含： •目标
pnpm 12 采用 Rust 语言重写了包管理器，在保留 pnpm 11 工作流的同时提升了安装速度
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Anthropic 预训练研究员宣布离职，称 AI 实验室拿人类生命押注超级智能
"我今天从 Anthropic 辞职了。" Jacob Coxon 在 OpenAI 和 Anthropic 做了三年预训练研究。今天他在 X 上发的这条离职帖，不到半天就超过 2600 万次浏览。 他说得直接：「两家公司都没有在负责任地做事。他们正在直奔自我改进的超级智能，拿我们的命在赌。」 Coxon 的帖子一共七条，每一段都在拆解一个问题。 第一条定调...
招商银行统一近万张AI加速卡：利用率从35%提至60%+、每百万Token推理成本降低60%
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ChatGPT Images 2.5 发布，OpenAI 把图像生成的重注押在了编辑上
每周 30 亿张图。这是 OpenAI 在发布 ChatGPT Images 2.5 时顺手甩出来的一个数字。它涵盖 ChatGPT Images 和 GPT-Image API 两个入口，意味着这个产品线已经是全球最大的 AI 图像生成服务之一。 2.5 版本的核心改进方向很明确：不是堆参数，而是把「编辑」这件事做精。OpenAI 列了五个维度——参考图稳定性、精确编辑、...
Meta 发布个人 AI 智能体 Muse，住在一台你看不见的虚拟机里
关掉 App，它还在替你干活。这是 Meta 给 Muse 定的第一条规矩——你让它盯着天气预报、下雨就提醒，它会在你退出应用之后继续跑。这款个人 AI agent 已经上了 App Store 和 Google Play，也能直接在 WhatsApp 里使唤。 Meta 给 Muse 的定位很明确，不是聊天机器人，也不是 AI 助手，是 agent。官方 FAQ 里把三者的边界划...
AI 源码分析：拆解模型底层实现逻辑
原文仅显示“Please wait...”加载提示，未提供可供翻译和整理的正文内容。文中未包含关于 AI 模型源码、网络结构、权重初始化、前向推理或激活函数的具体信息。由于缺少原始正文、链接、代码、图片及数据，无法进一步还原文章结构或提炼开发者意义。
ECCV 2026 专访：让大模型「忘掉XYZ」，RoboTracer 用 3D 空间感知与度量推理重塑机器人轨迹追踪
用像素坐标加绝对深度表示轨迹，换本体不必重训模型。 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 试想，对一个家庭服务机器人下达指令：拿水壶从左到右依次给花浇水，喷头需悬停在每朵花上方 1 到 5 厘米处。这个指令看似日常，对现在的具身系统却很苛刻：既要分清花的左右顺序，又要把喷头停在每朵花上方约 1–5 厘米。2D 轨迹一旦深度估错，喷头要么砸到花盆，要么对着空气做无用功。带绝对尺度和避障约束
群核科技联手英伟达、英特尔、浙大，三篇 ECCV 论文给物理 AI 造基础设施
去哪训练、拿什么学、怎么考？这是物理AI从实验室走向现实世界的三个核心问题，现在有了系统性答案。 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 物理人工智能（Physical AI）与具身智能正在经历一场深刻的范式转移。从早期局限于单一任务的特定控制算法，到如今依托多模态大模型实现对三维物理世界的感知、推理与决策，AI Agent 正在逐步突破数字世界的边界。然而，当智能试图走出虚拟空间、迈入现
腾讯混元、清华、南洋理工联手，「以小博大」破解空间智能算力与记忆断裂难题 | ECCV 2026
Spatial-TTT 给 2B 模型装上“流式空间记忆” ，在空间基准上超越 GPT-5。 作者丨张 璐 编辑丨幸丽娟 单纯拉长上下文，可以解决“能塞进多少信息”的问题。但面对状态变化、时序关联这类长程任务时，注意力还是容易被稀释，关键证据也容易找不回来。当场景扩展到具身机器人、自动驾驶和智能硬件这些需要与三维物理世界实时交互的领域时，这一矛盾被进一步放大。与纯文本或静态图文
"只输出 JSON"根本不够：LLM 结构化输出的坑，我实测了 60 次调用
AI 选品批量返回 null，排查发现 LLM 输出合法 JSON 但值全空。DeepSeek 实测 60 次调用，复现字段乱猜、偷懒填 null 等坑，给出带校验重试的 GuardedLLM 方案。
前端转 Agent 开发·第五节：Memory 会话记忆
大模型调用本身是无状态的，无法自动记住此前对话；LangChain 的 Memory 机制用于按 `session_id` 保存并注入会话历史。文章演示了通过 `RunnableWithMessageHistory` 和 `InMemoryChatMessageHistory` 实现临时内存会话记忆，并将其类比为前端的 HOC、Session 和 React state。针对重启后记忆丢失的问题，文中进一步通过继承 `BaseChatMessageHistory` 实现文件持久化，并列出 Redis、SQL、PostgreSQL 等可选存储方案。需要注意的是，`RunnableWithMessageHistory` 已被 LangChain 标记为废弃，生产环境应关注 LangGraph 的内置持久化能力及相关官方集成包。
JimuReport 积木报表 v2.5.2 版本发布，免费开源的 AI 报表工具
项目介绍 真正的 AI 报表来了，一句话描述需求，AI 自动生成报表与数据大屏，支持对话式修改报表；同时提供类 Excel 拖拽设计器，兼容 30 余种数据源，轻松应对各类复杂报表场景 :sparkles: 积木报表是一款免费的数据可视化报表工具，集报表、打印、大屏、仪表盘于一体，像搭积木一样完全在线设计。分两大模块：JimuRep...