「上下文文件」共找到 866 篇相关文章
开源 DeepSeek Harness 开箱即用客户端，还有几个易用插件
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness，坚持‘一切皆插件’理念。不过它使用门槛偏高，作者做了 Pilot Harness，优化 UI 与交互，添加侧边栏和文件树、服务商配置插件，还支持多系统。
Anthropic 重新定义智能体终局： Bash Is All Agent Need！
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出，最强大的Agent工具是Bash和文件系统，基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容，认为这或是Agent终极形态。
阿里，悄咪咪在海外上线全新 Agent Coding 产品
阿里在海外推出 Agent Coding 产品 Qoder，个人版免费试用。随着 LLM 技术发展，AI 辅助编码范式改变。Qoder 探索发挥 AI 潜力、解决开发挑战，有透明化等功能及增强上下文工程理念，还能自动选模型。
谷歌杀疯！百万token神器免费开源，Claude和Codex都顶不住了？
谷歌开源免费AI编程工具Gemini CLI，权限拉满，有百万token上下文、千次调用额度，打通VS Code与终端。它与OpenAI、Anthropic竞争，功能不止写代码，还支持多通用任务，谷歌这次来真的！
OpenClaw 实战：一个人、一台 Mac、六个 AI Agent — 从"能聊天"到"能干活"的工程实战
本文分享 OpenClaw 实战经验，介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作，阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法，还给出系统搭建步骤和技术栈参考。
Vector数据库退位，AI记忆Memvid登场！
近期基于视频的AI记忆库Memvid大火，宣称革新AI记忆管理，能将文本片段存于MP4实现快速语义搜索。不过网友分析，它底层用FAISS，读写慢、文件大，仓库issues也显示其性能与声称相反。
腾讯出手，第一个小龙虾安全管家它来了。
腾讯推出首个专为OpenClaw打造的小龙虾安全管家，集成于腾讯电脑管家。该管家功能全面，涵盖Skills安全检测、文件保护等，解决了AI安全痛点，是适合普通人的安全方案。
DragonMemory：16倍语义压缩，为RAG应用瘦身
介绍GitHub项目DragonMemory，它针对RAG应用上下文压缩，核心是Dragon v7模型，从序列维度压缩，压缩比达16倍。本地测试效果好，有图形界面，支持多格式文档，开源但非成熟商业产品。
爆火的OpenClaw怎么玩？谷歌老哥40天打磨终极配置单开源：让你的龙虾越养越聪明，自动打怪升级
OpenClaw正掀起AI狂潮，谷歌高级AI产品经理Shubham Saboo经40天实战打磨出OpenClaw Agent终极落地方案。其系统架构分身份、操作、知识三层，文件不断进化，文末附实操路线图。
RAG2.0进入“即插即用”时代！清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架，让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑，降低技术门槛与学习成本，还提升了复杂多跳问题性能。