AI智能体Agent

递归模型RLM通过在REPL（Python）中实现符号递归，使模型能动态生成含子调用的程序逻辑，相比静态工具调用的普通代理，具备更强表达力与任务适应性。   大型语言模型正在悄悄进化出一种新能力——它不再只是被动回答问题，而是能像程序员一样，在自己的“思维

AI智能体将引爆企业软件市场，系统不会消失，反而因“确定性”需求变得更值钱，软件收费模式也将从“按人头”转向“按干活量”。企业为什么要花大钱买软件，不是因为它炫，而是因为它不能出事 在聊什么 AI

如果你只记住这篇文章一句话，那就是：传统软件是在“写功能”，Agent 原生软件是在“描述结果”。 以前你做一个功能，脑子里要想清楚流程、分支、异常、边界条件，然后一行一行把代码敲出来，最后祈祷用户真的按你想的方式用。而在 Agent 智能体原生软件里，你

在结构化数据查询任务中，纯SQL代理以100%准确率完胜Bash代理（52.7%），但混合使用SQL与文件系统操作的AI代理通过自我验证机制实现稳定可靠输出，揭示出工具组合优于单一抽象的核心设计原则。 一次真实评测显示，单靠bash处理结构化数据效

过去半年，一个普通开发者通过 Claude Code 与 Compound Engineering 插件，把 AI 提升为具备规划、开发、测试、修复与经验沉淀能力的全栈执行单元，开发流程由人工驱动转向智能体闭环驱动。 半年时间里，最大的变化并不是参数更大、

（点击标题）是一个蛋白质设计的技能市场，里面有很多跟蛋白质设计有关的 “技能卡片”，像是各种工具、流程、评估标准等，可以拿来帮你做蛋白质设计的全过程，用来给 Claude Code（AI agent）调用和组合，专门做蛋白质设计相关的自动化任务。

本文系统综述上下文图谱的核心争议，提出“上下文飞轮”模型，整合决策痕迹、事件时钟、采纳本体与协调层，形成闭环增强的AI代理支持系统。   什么是“上下文图谱”？ 所有人追问“上下

持续学习的核心价值来自即时反馈与记忆协同。真实用户体验揭示信号延迟带来巨大性能损耗。通过记忆系统、认知核心与反馈闭环的协同优化，产品呈现出真正“记住并适应”的智能体验。 持续学习在产品世界里的目标非常朴素。用户每一次点击、滑动、忽略、夸赞，都会传递一个清晰

OpenCode以开源、多模型兼容、自研终端Zig语言UI框架颠覆AI编程工具，借Anthropic封杀事件反获OpenAI支持，通过“免费开源+企业管控”双奇迹模式构建生态壁垒。79 万星项目教你免费薅尽全球大模型！ OpenCode 到

这个github仓库（就是一个 「技能包」，它不是一个普通的程序，而是给 OpenCode 平台用的插件（skill）。用这个技能包以后，OpenCode 这个智能辅助写代码的工具就懂得怎么帮你做跟 OpenTUI 相关的事情！点击标题） 先解释几

这个开源提交中（点击标题）展示了一次真实的CUDA到ROCm移植事件，完整拆解GPU软件护城河的真实结构！ 借助Claude Code等AI编程代理，CUDA到ROCm的移植已从高难度工程降级为模式匹配任务，结合HIP与CUDA的高度相似性及AI对

Supabase推出一套专为AI编码代理设计的Postgres最佳实践技能包，涵盖8大类30条规则，从查询性能、连接管理到行级安全（RLS）等关键领域，帮助AI在生成SQL时避开常见陷阱，写出既高效又安全的数据库代码。该技能包采用开放的Agent Skills格式，兼容Claude Code、Git

Claude Code让AI智能体能自主读代码、写函数、跑测试、修Bug并部署，实现编程全流程无人干预，触发“coding AGI”情绪高潮，推动半导体与算力需求激增，软件开发进入Agent-Led Growth新纪元。   2026年新年假期刚结束，全球

用“闪送”思维把三次接口合并成一次，拍扁参数、写好提示、分页给小票，AI 直接拿到结果不迷路，Skills 与 MCP 组火锅搭档，企业部署爽到飞起。 MCP 协议本身没毛病，毛病出在把协议当 REST 外包工；把接口拆成“外卖三件套”让 AI 自己跑腿，

Cloudflare提出新的网站技能标准，类似robots.txt是网站结构的说明书，技能标准是基于.well-known/skills/的标准化技能发现机制，使AI智能体可自动获取网站发布的技能列表，并通过三级渐进加载高效使用技能内容，推动Agent Skills生态走向开放与自动化。 <

把智能体记忆做成“可读可写文件”，让智能体在反复执行同一任务时持续积累经验，通过自然语言反馈自动进化配置，实现真正长期可用的无代码智能体。 一个会“记仇”的AI代理是怎么炼成的？