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如何让Agent更符合预期?基于上下文工程和多智能体构建小二Aivis的十大实战经验

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真·养虾!3步让龙虾边聊边进化,不用GPU不用数据集就能强化学习

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw,把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5,用SkillRL框架,不依赖本地GPU,训练交Tinker平台,三步即可上手。

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我的天!MCP开发,从“地狱模式”秒变“傻瓜操作”

作者分享FastMCP工具,它让MCP开发从难变易。过去开发MCP耗时久、Bug多,用FastMCP,186秒可本地搭建,还能上、部署到Cloudflare Worker,降低AI工具开发门槛。

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阿里发布Qwen Cloud,加速AI出海!

阿里在新加坡面向海外发布Qwen Cloud、Agent产品MuleRun等一系列产品及更新,实现基础设施升级。Qwen Cloud是全新AI产品官网,Qwen3.7 - Max位列全球第五,Qoder用户超500万,阿里基础设施迈入Agentic Cloud。

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端侧跑大模型,现在也太简单了

作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验,指出如今本地模型性能提升大,像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置,虽有问题,但优势多,生态值得投资。

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1.6K Star!阿里开源 zg:一条命令解决 Agent 时代的本地检索难题。

AI Agent 用 ripgrep 检索常遇难题,因代码命名和自然语言有‘词汇鸿沟’。阿里开源的 zg,将三种搜索能力整合进 CLI 工具,可用于终端与人机交互,还介绍了其安装、建索引及搜索的方法。

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豆包,成了人人可用的办公 Agent

作者使用新版豆包工作任务模式,用它分析宇树科技招股书、采集舆情信息,体验电脑接力等。指出其亮点如本地可切换、Skill 生态丰富,也提到网络限制、手机端无停止按钮等不足。

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