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。
AGENTS.MD，危险危险危险！！！
AGENTS.MD，正在成为AI时代的电脑病毒。没点任何弹窗，没点任何「确定下载」，手都没怎么动。就在你切走网页的一瞬间，一个叫AGENTS.md的纯文本文件，已经悄无声息躺进了你电脑的「下载」文件夹里。
别急着堆插件！三步搭出你的第一个 Agent
#如何三步构建Agent#一说“构建 Agent”，不少人就想到写代码、接接口、装一大堆插件。咱先别把事情整复杂。你的第一个 Agent，不妨只解决一件小事：收到一个 AI 工具链接，整理资料，交付一份带来源的图文初稿。本文用三步讲清一套入门搭法：定目标、配工具、跑闭环。
2026智能问答与AI写作平台选型横向评测：企业如何挑选办公助手
本文摘要：大模型在文本生成领域的普及，让企业办公从单纯的“提问查找”延展至“材料智能起草与自动化写作”。然而，市面上多数工具停留在公文套话生成，面临无法深度调用企业专有知识、长篇报告逻辑断层、缺乏事后合规审核等落地断点。
AI 搭个人知识库：AGENTS.md 定边界 + 开源
后来换了思路，先让 AI 帮你放、帮你查，结构让它自己长出来。具体操作:工具选一个能读写本地文件夹的智能体:Codex、Claude Code 都行，国内网络搞不定就用 WorkBuddy，授权一个文件夹就能干活。
被裁第 3 天，我用这款开源工具给 AI 装上记忆
![Semantica Knowledge Explorer](https://github.com/semantica-agi/semantica/raw/main/docs/assets/img/semantica-knowledge-explorer-demo.
DeepSeek Harness产品分析：从「一切皆插件」到 Agent 运行时
DeepSeek Harness 以 154 万日活和 3.49 万插件证明:Agent 竞争已从模型能力转向运行时生态。
装上这5个AI Skill，深度使用后，后悔安装晚了
同一个模型，手里有没有趁手的工具，出手就是两种水准。同一台电脑，同一个模型，同一句提示词，出来的东西能差出一条街。前阵子我让 AI 做一个产品官网。它端上来一套蓝紫渐变：巨大的标题、三张并排的功能卡片、一排圆角按钮。我换个产品再试，它还是这套，只把文案和配色替换了一遍。
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。