WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh 深度测评：一套可落地的中文 AI Agent 学习框架
不是现成的框架，也不是现成的工具，而是一份可以实际执行的操作指南。AI Agent 这个领域，在 2024 到 2026 年间演进神速——MCP、Skills、Computer Use、Browser Use、Sandbox 等概念层出不穷，每个月都会涌现新的术语。初学者最容易在三个地方受阻：知识体系零散、学习工具迭代过快、学习路线缺乏连贯性。GitHub 上近期有一个仓库被多次转发，名为 awesome-agentic-ai-zh，作者署名 WenyuChiou，采用 MIT 开源协议。我们先对仓库本身
第二届青少年AI与机器人大赛火热招募中！
参与青少年科技竞赛与交流项目，对孩子们而言绝非仅仅是一场活动，而是一段收获成就、锻炼本领、拓宽视野与明确目标的成长之旅。2025年首届全国青少年人工智能与机器人活动AIRS LEADS LEAGUE精彩瞬间2026 年第二届全国青少年人工智能与机器人活动 AIRS LEADS LEAGUE以激发AI与机器人兴趣为切入点，着重培养工程实操、团队合作及创新素养，扎根粤港澳大湾区，面向全国 K12 阶段学子，力求塑造专业性强且具成长意义的青少年科技竞技品牌，搭建起实践、协作与展示的进阶平台。第二届全国青少年人工
哈工大AI中关村班：双导师联培，京哈协同育才
响应国家重大需求，抢占全球科技制高点，哈尔滨工业大学今年重磅推出全新本科培养项目——人工智能（中关村班），即日起正式启动招生。人工智能是驱动新一轮科技变革的核心力量。哈工大整合自身在人工智能、计算机等领域的学科优势，联合北京中关村学院的顶尖算力平台、卓越科研环境与产业创新生态，打造人工智能（中关村班），采用“超常规”培养路径，聚焦培育具备前沿视野、跨学科素养与工程实践能力的顶尖创新人才。本班由国家计算机学会会士、哈工大副校长刘挺教授与国际计算机学会会士、中关村学院院长刘铁岩教授共同担任班主任，集结双方20
AI编程浪潮下的工程实践
回想一年前的光景，AI还在按部就班地补全代码，你敲一个字它跟一个字，活脱脱一个听话的小跟班。今年画风突变，AI直接包揽整个项目了。作为干了十几年的老程序员，突然感觉自己的价值好像蒸发了一样。既然打不过对手，那就选择加入。白天在公司搬砖，晚上回家继续折腾AI编程。订阅了Cursor会员，买了智谱的API接口，装了一堆AI开发插件。心里盘算着，万一哪天被裁员了，还能搞个"一人公司"自己单干，至少得提前摸摸底。我的首个项目是个摄影分享站点。最近迷上了拍照，就想搞个自己的摄影小圈子，让Claude和Cursor轮
AI工程师面试攻略第六篇：MLOps工程实践
系列导读：本文是「AI 求职面试实战」系列第6期。前5期我们覆盖了 ML 理论、算法题、Deep Learning、大模型和系统设计，本期聚焦 AI 工程师最常被考察的工程能力。本期内容：MLOps 全流程、模型部署、推理优化、分布式训练、K8s 部署、CI/CD pipeline。面试官问：描述一个完整的 ML 项目生命周期。✅ 回答：Stage 1：问题定义（Business Understanding） - 明确业务目标："提升推荐 CTR 5%" - 定义评估指标："离线
AI代码自验证的可信工程实践
作者：Ido Pesok｜Cognition AI（Devin 开发团队）当AI智能体能够独立完成编码、调试、重构甚至完整项目开发后，一个致命问题随之出现：如何让AI可信地验收自己产出的代码？如果智能体既当“开发者”又当“验收官”，很容易陷入自我验证偏差——写出的bug自己看不见，逻辑漏洞自己合理化，最终导致代码不可靠、工程不可信，也无法在真实生产环境规模化使用。在Devin的工程实践中，我们构建了一套不依赖特定产品、可直接复用到任何AI Agent开发体系的代码验收机制。这套方法的核心目标只有一个：让A
算力驱动AI实践|重庆人工智能学院平台培训圆满收官
❖6月4日，重庆人工智能学院携手重庆数字资源集团圆满完成了算力服务保障平台第三期专项技术培训。本次培训面向学院在读学子敞开大门，学员们热情高涨、踊跃报名，借助国产算力平台实现了从理论认知到全流程实操的跨越式学习。技术专家授课现场培训采用"理论授课+代码实操+现场排错+真机演练"四位一体教学模式，紧密围绕国产AI算力落地、大模型训练与工程化部署等产业实际需求，结合学员课程学习与科研创新项目具体场景精心设计课程体系。重庆数字资源集团的技术专家从国产芯片基础能力出发，系统阐述了"阿里平头哥训推一体芯片"的硬件参
新书速递：《AI 智能体应用开发》抢先看
本书亮点（1）由西电博导鲍亮、西邮博导崔江涛、西交博导李倩、中国煤科博导范涛联袂打造。（2）研发垂直领域智能体缺乏理论支撑？缺少实战范例？阅读本书即可解决！（3）梳理智能体基本概念，涵盖感知、记忆、知识、情感、推理、工具及协同等核心能力。（4）深入解析智能体开发流程、应用参考架构及应用设计模式等工程落地技术。（5）完整呈现深度研究、数据分析、数据科学、决策优化、机器视觉等五大垂直场景智能体的开发全流程。（6）随书附赠示例代码、PPT 教学课件及读者交流微信群。编写宗旨本书全面构建 AI 智能体应用开发的全
声控手指机器人：AI智造营，让声音操控开关
神气兜兜专注于研发适应人工智能时代的科技创新教育产品、课程、教学活动及整体解决方案呵护孩子的好奇心与探索精神激励孩子成长为人工智能时代的创造者不再动手！只需发声，AI手指机器人就能帮你搞定开关！💡 试想一下，当你行动不便，或者躺在床不想动时，只需轻声发令，一个贴心的“AI手指”就能帮你完成关灯任务！这不再是遥不可及的科幻，而是即将由你亲手实现的现实！神气兜兜隆重推出《AI声控智造：手指机器人》项目式课程！这不仅仅是造出一个机器人，更是从零开始体验“产品”全生命周期的过程。🚀 课程特色：从理论到实践，用AI
65 行配置让 AI 编程准确率飙升至 94%，18 万开发者力荐
背景与痛点当前主流的 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）在实际应用中，常暴露出随意臆测、代码冗余、改动幅度过大以及缺乏自我验证等弊端。这些缺陷直接导致生成的代码质量参差不齐，实际可用性大打折扣。核心解决方案GitHub 仓库 multica-ai/andrej-karpathy-skills 内包含一份名为 CLAUDE.md 的文件，全长仅 65 行。该文件基于 Andrej Karpathy 对大语言模型编码常见误区的洞察，高度概括了 4 条核心行为准则。目前，该项目已收获
解决AI编程混乱的28个技巧：GitHub高星项目解析
↑阅读之前记得关注+星标⭐️，😄，每天才能第一时间接收到更新大家好，我是杰克王，AI 算法 6 年老兵。你有没有遇到这种情况：让 Claude 或 Copilot 帮你写功能，它噼里啪啦写了一大堆，你一看，完全不是你想要的东西。重新说一遍，它又误解了。再来一遍，还是跑偏。最后你发现，自己花在"纠正 AI"上的时间，比直接自己写还多。今天我要介绍一个项目，能直接解决这个问题。不是什么神奇的大模型，就是 28 个 Markdown 文件。截至 2026-05-19，它在 GitHub 上攒了
AI 协作新范式：9.7k Star 中文指南解析上下文与元方法论
一种典型的 Vibe Coding 困境十分常见：你指令 AI 完成某项功能，它顺利交付。接着你要求它开发下一个功能，结果在过程中破坏了之前的成果。当你指出问题要求回滚，它在修复时又引发了新的故障。最终，你耗费数小时，仅仅是在处理由 AI 自身引发的混乱。许多人将此归咎于"AI 智力不足"或"提示词撰写不当"。然而，该项目指出事实并非如此。上下文是 Vibe Coding 的首要基石，输入混乱，输出必然糟糕。若你提供给 AI 的上下文模糊不清、杂乱无章且缺乏结构，其输出结果
新品速递 | AI 赋能控制原理系列教学方案
产品概览AI+ 控制原理系列实训装备，涵盖智能倒立摆与智能球杆系统，聚焦控制领域中典型的高阶、非线性、强耦合及不稳定被控对象。其核心教学目标在于为控制类核心课程搭建从理论至工程、从仿真到实物的全链路实践桥梁，助力学生精通控制理论建模、算法构建、系统调试及工程验证的全流程技能。作为新工科背景下的升级之作，该系列不仅适用于自动控制原理、现代控制理论、控制工程基础及智能控制等课程实验，更支持基于人工智能的深度强化学习控制实验。整个实践教学过程深度融合数理建模、软件仿真与实物部署，彰显工程教育特色，推动控制科学迈
AI学院开展'人工智能+'专题学术讲座
5月12日下午，由科研处主办、人工智能学院承办的'人工智能+'学术报告会（第7场）顺利举行。本次报告会特邀吉林大学正高级工程师、吉林省吉创科豹科技有限公司总经理康冰担任主讲嘉宾，作了题为《人工智能框架下的实践教学、学科竞赛、科技开发和成果转化路径探索》的专题分享。学院全体教师参与了此次报告会，会议由副院长张凯主持。康冰凭借自身丰富的从教与创业经验，深入解读了在文科环境中培育工科人才的挑战与成就。他坦诚面对实践教学中'脏累'的实际情况，倡导'细致做事、稳住心态、以点带面'的教学思路。他强调，需要静心打磨每个
RAG工程实战：Naive RAG流程详解
在深入实践之前，我们有必要重申 RAG 的基本原理，这将指导我们在后续的工程开发中做出恰当的技术决策。数据是 RAG 运行的驱动力。输入低质量数据，必然导致输出低质量答案（Garbage In, Garbage Out）。这构成了 RAG 的关键所在。如何使计算机识别“苹果”与“水果”之间的关联性？其根本在于向量的运用。接下来，我们将利用 Python、LangChain 以及 HuggingFace 的开源模型，搭建一个完整的、可在本地运行的 Naive RAG 索引和检索系统。这段代码完整地展示了数据