AI智能体全流程开发
打造一个AI智能体（AI Agent）是一项系统化的工程，通常涵盖几个主要阶段。以下是详细指南。这是首要环节，决定了智能体做什么以及怎么做。明确任务目标：确定智能体要解决的核心痛点。例如，它是用于自动化客服、数据分析，还是辅助代码编写？定义边界与限制：明确智能体“能做什么”和“不能做什么”，划定权限范围，防止其在运行中失控。确定交互方式：定义用户或系统如何与智能体互动，例如通过网页聊天、API接口或语音。在此阶段，需构建智能体的“大脑”和“骨架”。选择基础大语言模型：根据预算和性能需求，选择合适的大模型作
AI 编码提速背后，评审瓶颈已成最大阻碍
评审队列中积压着由 AI 生成的合并请求（PR），长达四百多行，已搁置三四日无人问津。其前方还排着五六条类似的庞大代码块。与此同时，团队看板数据亮眼：合并请求数量刷新纪录，全员皆感今年效率显著提升。这两番景象并存，正是 2026 年多数工程团队面临的真实境况。并非团队未获进步，而是精力都投入到了不再成为制约的环节。当 AI 将代码编写成本降至近乎免费，决定团队真实交付速度的关键，已非谁写得快，而是谁审得动。症结不在于「AI 无用」，而在于你押错了侧重点。软件工程效能分析平台 LinearB 发布的 202
锦浪科技 3.94 亿出让 24 个光伏项目股权与设备
5 月 30 日，锦浪科技(114.520, -5.88, -4.88%)股份有限公司对外披露《关于全资项目子公司转让涉及募投项目的公告》。公告显示，公司将旗下 24 个光伏项目子公司的股权及配套光伏系统设备进行打包转让，交易总金额达 39439.95 万元。据初步估算，此次交易有望为公司带来约 483.83 万元的税前利润。 具体方案为：锦浪科技全资子公司宁波锦浪智慧能源有限公司（下称“锦浪智慧”）及其全资孙公司浙江海速信息技术服务有限公司（下称“浙江海速”），计划先将 24 家项目子公司持有的光伏系统
NVIDIA重塑PC生态，AI成本飙升企业实施配给制
英伟达已从单纯的显卡制造商转变为PC生态系统的塑造者，各公司正开始对AI资源实施配给昨晚深夜，NVIDIA、微软和Arm几乎同时发布了一条指向同一坐标的信息：25.0528，121.5990。这个坐标指向台北音乐中心，定于6月1日举行发布会。NVIDIA 简短地写道：A new era of PC。三方同时锁定同一地点，这种布局值得玩味。极有可能是要推出与联发科合作的ARM笔记本芯片N1X，集成了CPU、Blackwell架构GPU和AI单元。其目标是在轻薄本上实现接近RTX 4070的图形性能。如果成功
银和AI智能体平台详解
银和AI智能平台，是专注于企业级AI智能体定制开发的服务平台，为企业数智化产业升级提供全方位解决方案。其核心技术依托自研的企业级AI智能体系统，深度整合国内头部企业的AI大模型，紧密贴合企业实际业务场景，提供涵盖文字、图片、视频、音频及数字人等企业AI应用的一站式服务。旨在对外激活客户、实现营销获客，对内赋能员工、推动降本增效，助力企业完成数智化转型升级，实现持续增长。1. 岗位智能体：单个智能体负责执行单一任务。包括老板智能助手、营销智能体、培训智能体、人事智能体、财务智能体、生产智能体、研发智能体及采
Codex全面免费开放！本地部署大模型实战,AI Agent实现开发全自动化
当多数人依然将AI视为对话工具时，开发者社区已经悄然迈入全新阶段：AI Agent 自主执行任务阶段。近期 OpenAI 持续放宽 Codex 使用权限，Codex CLI 正式开源，本地大模型框架 Ollama、llama.cpp 与 Agent 工作流实现深度整合。众多开发者首次意识到：过去是自己动手编程。而现在变成了：AI 自动阅读代码 → 自动修改 → 自动测试 → 自动提交 PR。甚至当你进入梦乡时，它仍在勤勉工作。接下来我们通过真实生产环境案例，完整构建一套：OpenAI Codex + Ol
三款主流 AI Agent 横向对比与选型指南
三个项目均为开源、免费、采用 MIT 协议。没有"谁更优"，只有"谁更契合你的需求"。核心定位：在各类设备和通讯平台上运行的私人 AI 助手。OpenClaw 目前是 GitHub 上星标数最高的 AI Agent 项目（375k+），其核心设计理念是"一个 AI，覆盖所有平台"。支持微信、QQ、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage 等 20+ 平台的统一对话，并能记住完整的上下文信息。-20+ 渠道
AI前沿部署工程师崛起
人工智能无法完全取代人类智慧，我在28年前于东京大学学报发表的文章中就已阐述过这一观点。ChatGPT引发的焦虑 重温25年前人工智能初现光芒的亲身体验今年3月13日，我在与友人交谈时预判，美国西海岸的大模型企业必将大规模挺进纽约，因为他们的客户集中在华尔街。关于大模型、AI生态系统及其对资本市场的影响，可参阅我以下的文章和视频内容。大模型投资收益分析昨日吴恩达在其最新一期Newsletter《The Batch》中介绍了当前最炙手可热的职位：AI Forward Deployed Engineer（AI
AI编程工具激战正酣：OpenAI升级Codex迎战Claude Code
本周AI领域最引人注目的事件，无疑是OpenAI对Codex进行了一次重大升级。背后的原因很简单：Anthropic的Claude Code表现太过出色，迫使OpenAI必须做出回应。如果你还在质疑"AI代码生成是否真的实用"，那么这篇文章正是为你而写。不说别的，先看几个重要变化。先说核心内容。OpenAI这次推出的不是小幅度调整，而是一整套能力提升：1. 可以控制你的计算机了Codex现在能够直接操作桌面应用程序——点击按钮、填写表单、执行测试，就像你在指导一个实习生一样。而且支持后台运行，不会占用你的
AI时代前端开发是否会重蹈覆辙,步入又一个失落的十年
Mauro Bieg人工智能对开发者工作模式的冲击，对我们众多前端从业者而言并不陌生——因为我们此前已亲身经历过类似的变革。本文将从技术价值贬值的维度审视前端与AI辅助编程的演进，随后从更宏观的抽象视角对比这两种转变。最后，我们将回顾历史先例，如Stack Overflow复制粘贴文化的兴起，以及包豪斯运动如何应对工业化的浪潮。正如AI正在削弱编程技术的价值，JavaScript框架在过去十余年间同样降低了前端开发的门槛。我最初学习的是HTML/CSS及部分PHP，随后接触Ruby on Rails，并曾
AI驱动的经管研究实践：本科AI开发环境简易搭建指南
面向大模型与 Agent 学习的入门准备当前主流的大模型与 Agent 开发资源，其代码仓库与软件包分发节点多部署于境外服务器。国内网络环境下，若直接使用默认配置，常会遇到下载中断、速度过慢或连接超时等问题。一套稳定的本地开发环境，是后续学习 LangChain、LlamaIndex、Oll111111111111a 等工具的前提。本文提供的路径均基于国内可正常访问的服务，无需借助任何非常规网络手段。大模型项目依赖复杂，不同项目对 PyTorch、CUDA、Transformers 等库的版本要求各异。A
构建AI英语助教：核心技术与实战路径
打造一款AI英语智能体（Agent）是当前教育科技界极具前瞻性的探索。区别于传统的“单词背诵工具”或简单的“大模型对话窗口”，英语智能体具备真实的角色代入感、持久记忆能力、严谨的教学逻辑以及主动引导特质。北京木奇移动技术有限公司，作为专业的软件外包开发服务商，诚挚邀请各界交流合作。商务合作请添加微信：muqi2026若要构建一款真正高效的AI英语智能体，其核心开发逻辑与技术落地主要聚焦于以下四大维度：传统AI聊天往往一换窗口便遗忘过往。AI英语智能体必须构建完善的记忆管理体系：短期记忆：捕捉当前对话上下文
AI智能体开发成本解析
评估一个AI智能体（AI Agent）的开发成本，很难给出固定不变的数字，因为它完全取决于系统的复杂程度、技术架构以及交付要求。从目前行业的普遍行情来看，AI智能体的开发成本可以大致划分为以下四个区间：构建AI智能体，资金主要流向哪些方面？主要可以拆解为以下四个维度：AI项目不仅需要前端和传统后端工程师，通常还需要：Prompt工程师 / AI产品经理：负责角色设定、工作流精细化调优和Token控制。算法/数据工程师：如果涉及知识库（RAG）向量化、模型微调（Fine-tuning）以及语音降噪、全双工断
AI 未取代程序员，却重塑开发协作
老 A 拆局第二篇：AI Coding 真正改变的，绝非仅仅是编写代码。而是软件开发的职责划分。距离上一期已过了许久，近期忙于差旅，感谢仍关注的朋友们。这两年来，关于 AI Coding 的探讨极易陷入两个极端。一种观点认为：程序员即将被 AI 取代。另一种观点认为：AI 生成的代码质量平平，顶多算是高级自动补全。我认为这两种看法都过于片面。更贴近现实的演变是：AI 将让“编写代码”的成本日益降低。但会让“界定问题、规划流程、核实结果”的价值愈发凸显。代码生成的速度必将加快。但软件能否顺利交付。能否便于维
AI 编程实战：多模型协同与成本优化心得
测试了数款主流 AI 编程助手，深入对比了它们的优缺点、模型差异及 Token 消耗机制。重点使用了 Claude Code，其表现稳定，能满足基础开发需求，确属得力助手。然而当下 AI 编程工具种类繁多，亚马逊 Kiro cli、字节 TRAE 等各具特色，体验感不输 Claude Code，其实编程 Agent 的底层逻辑与交互体验已逐渐趋同。 其中，字节 TRAE 的表现最令人惊喜，此前在 Claude Code（基于 Minimax-2.7 模型）上耗费数小时仍未解决的 Bug，频繁试错令人沮丧，