一个 Key、低成本、零迁移、少改代码，哪句能当真？把边界列出来
先给结论：这四句话我按公开资料逐条对了一遍，结论是——前两句基本成立，后两句要加条件。
三大 Agent 框架对比：OpenAI Agents SDK / LangGraph / Google ADK
OpenAI Agents SDK、LangGraph、Google ADK 三款框架解决的是同一类问题——「怎么把 LLM、工具、多个 agent 可靠地编排起来」，但路线不同。
开源大模型推理卷上新高度，GLM-5.3 在英伟达 GB200 上飙出 100 tok/s
Prime Intellect 开源了生产级推理平台 Prime Inference，靠 Prefill/Decode 物理分离与 NVFP4 显存压缩，让 GLM-5.3 在 GB200 上跑出每秒 100 Token。
LangChain 学习路线：Python 与大模型 API，从零构建第一个 AI 应用
一、为什么学习 LangChain，要先掌握 Python 与大模型 API？在开始学习 LangChain 之前，建议先掌握 Python 基础和大模型 API 调用。原因很简单：LangChain 是构建大模型应用的开发框架，但框架并不会替你消除底层的技术问题。
私有AI实战16：用Ragas搭建知识库自动评测系统
前面几篇文章，我们已经把本地AI知识库的关键技术基本打通了。第12篇，我们引入BM25与混合检索，解决向量检索容易漏掉关键词的问题；第13篇，通过Reranker重排序，让真正有用的资料尽可能排在前面；第14、15篇，进一步处理引用来源、证据溯源和回答可信度。
OpenViking 网关：让任意客户端用上 Agentic 记忆
一个项目聊到第三天，你希望 AI 接着上次的结论往下做，而不是重新问一遍背景。要做到这一点，它需要在回答时找到之前的信息，也需要把新的进展保存下来。但接入记忆并不总是方便。有的客户端能装插件，有的只能聊天；有的脚本可以调用模型，却没有检索、读取和保存记忆的逻辑。
646 种语言语音克隆，全本地跑的开源 ElevenLabs 替代品
最近在翻开源社区的新项目，AI 语音方向几乎被云服务垄断了。ElevenLabs 一个 API 按字符收费，OpenAI 的 TTS 也不便宜，想自己跑模型又得拼装一堆组件。
接了四个大模型之后，我才明白最麻烦的不是模型
前阵子帮一个做内容工具的朋友看接入代码。本来以为要调模型效果，结果两个小时都花在对账号、密钥和账单上。这事儿挺有代表性。现在大家聊大模型，聊的都是谁推理强、谁上下文长。真做起来才发现，卡住进度的往往是模型之外那一堆事。一家厂商一个账号、一个密钥、一套开发包、一份账单。
OpenAI Agents SDK ：从入门到多智能体协作
0. 先了解它到底能解决什么问题很多团队一上来就问「我要不要上 Agent 框架」。先想清楚一件事：如果一个任务用一次「带结构化输出的大模型调用」就能解决（分类、抽取、总结、翻译），那它根本不需要 Agent 框架。