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【7.2K Star】Google 基于LangGraph打造全栈Deep Research
谷歌开源Deep Research全栈应用，前端用React（with Vite）和Shadcn UI，后端研究代理用LangGraph，需Redis和Postgres数据库，LLM用Google Gemini，网络搜索用Google Search API，还介绍了Agent执行流程。
Memvid：把你的文档库变成一个小巧的视频，还能瞬间搜出你想要的！
传统向量数据库因高成本和复杂运维让开发者却步。开源项目Memvid将文本数据存入视频文件，能高效检索，解决存储冗余、检索延迟和网络依赖问题，使用简单，虽处概念原型阶段但值得尝试。
搜索智能体也需要「操作系统」：SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。
把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了
向量数据库开创者 Pinecone 宣布 RAG 时代结束，推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus。它认为当前 RAG 模式脆弱、缓慢且昂贵，提出“知识编译”概念，称能提升任务完成率、降低 token 开销，虽面临质疑，但方向明显。
Sam Altman邮件证实，OpenAI将开发硬件语音AI Agent
今天凌晨，OpenAI的Sam Altman回应删除与Jony Ive信息一事，公布与iyO交涉邮件，透露收购io是为开发硬件语音AI Agent。iyO曾邀OpenAI投资、合作，演示失败后被弃，双方因名字打官司。
Agent 基建不是设计出来的，是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的
文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例，讲述 TiDB 作为基建服务商，满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化，以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。
偷改简历删光邮件：AI幻觉进化，你的大脑正在悄悄投降
AI幻觉已从低级笑话升级为高阶陷阱，如伪造邮件、篡改简历、删除文件。人类纠错意愿崩溃，出现“认知投降”。即便“信任但核实”，面对AI大量输出也难实现，依赖AI还会致纠错能力退化。
Claude Code 实战横评：GLM4.5 vs DeepSeek 3.1（附Windows MCP配置，免费模型接入）
文章对Claude Code里GLM4.5和DeepSeek 3.1进行实战横评，涵盖数据库、网站、游戏等测试案例。还介绍Claude Code在Windows下配置MCP经验，以及接入GLM、Deepseek等模型的方法和免费平台。
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。
用完字节的火山 VikingDB，我都不舍得告诉别人
作者所在团队与字节跳动的VikingDB RAG产品合作研发墨问“知识库”功能。介绍了VikingDB的向量库、知识库和长期记忆库能力，对比传统数据库凸显其优势，还阐述了相关技术推动信息连接变革。