上千个AI Agent组队，8天敲出一套操作系统，这次AI摸到了硬件设计
11 月 9 日，Anthropic新出的这两个模型，AI的能力边界，又被狠狠往外推了一大截。大多数我们之前对AI的印象，还停留在写代码、改文案、回答问题。就算是写程序，大家默认它只能做一些零碎活，复杂一点的底层工程，还得靠人一点点啃。这次Fable 5.2和Mythos 5.
AI Agent 知识库实战：用 RAG 让 AI 从海量资料中精准找到答案
上一篇文章，我们讨论了 AI Agent 如何记住重要信息，以及如何利用历史资料帮助自己完成任务。但这里还有一个问题：如果一个 AI Agent 需要处理的资料越来越多，比如几百份 PDF、上千篇行业文章、企业内部文档和产品说明书，它还能准确找到自己真正需要的信息吗？
AI GEO+Agent投喂：原理、操作与注意事项
摘要AI GEO+Agent投喂是将AI Agent技术与生成式搜索引擎优化（GEO）结合，通过智能运营中枢完成从数据监控到内容创作、分发的全链路自动化运营的方法。
北大助理教授创业押注实时RSI：让AI摆脱“出厂即定型”
而另一条值得探索的路线，是让模型在发布之后继续成长，在与用户和环境的交互中不断积累新的知识和能力。近日，在中关村科学城组织的 ACC2026 活动上，DeepTech 就大模型的持续学习、实时 RSI 以及个人智能体的未来，与北京大学人工智能研究院助理教授张牧涵展开对话。
AI Agent到底是什么？一文看懂智能体的技术架构与落地实践
让 AI 回答一个问题，已经不算新鲜事。但如果你说：“帮我整理本周的销售数据，找出异常，并生成一份分析报告”，AI 能不能自己查数据、分析结果、制作报告，遇到问题时再调整步骤？这就是 AI Agent，也就是“AI 智能体”，正在探索的方向。
大多数AI Agent项目失败，并非因为模型太弱，而是工具调
开篇：为什么大多数AI Agent项目卡在工具调用而非大语言模型过去两年，AI Agent 的演示视频屡屡刷屏：规划行程、检索资料、操作浏览器、调用 API。
AI Agent Skill 从入门到精通：定义、结构、调用链路与底层原理
一篇帮你从"知道 Skill 这个词"到"能独立设计生产级 Skill"的系统教学，含 3 个完整实战案例。
GitHub 14.3K+ Star！AI Agent 时代开源统一身份认证！一站搞定鉴权
01 你正在遭遇的身份痛点一句话人话总结 Casdoor：一款可以完全私有化部署的 IAM/SSO 服务端，核心职责就是确认你是谁，并把你安全地交给各个业务应用。它和普通的登录 SDK 最大区别：自带完整可视化 Web 管理后台，不是仅在反向代理前面补一层拦截。
GitHub 60.7K+ Star! 爆火开源多 Agent 框架！解决长任务失忆难题
交给大模型一项复杂长任务，比如行业深度调研、竞品分析、长篇报告撰写。开头输出有理有据，越写到后面越容易 “失忆”，前面查到的数据后面对不上，逻辑跑偏、事实幻觉频发。很多人第一反应是换更强的大模型、拉更大的上下文窗口。但效果往往治标不治本。
AI 能听懂人话，为什么还需要“本体”？
当 AI Agent 开始走进业务系统，如何把 “客户”“有效订单” 这些概念讲清楚，就比接入更多工具更先值得解决。