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这个Coding Agent框架要火!Cursor、Claud太慢了

AI Agent赛道爆发,开发编码代理效率低。新出的jcode框架将Coding Agent功能整合,解决痛点,内存效率高、启动快、资源占用少,还能为开发者省80%底层开发时间。这是赛道成熟信号。

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狂揽81.8K star!Google Firebase 免费开源替代,真香啊~

在开发中后端搭建常令人困扰,Supabase作为开源的Firebase替代品出现。它基于一系列开源工具构建,提供完整且易用的后端解决方案,涵盖数据库管理等多项功能,有多种性能特色,还介绍了使用方法和体验,值得开发者尝试。

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继Anthropic后,Google放出5个常用的Agent Skill设计模式

Google Cloud发布指南,总结五种Agent Skill设计模式,含完整ADK代码示例,如Tool Wrapper、Generator等。各有应用场景且可组合,能避免将复杂指令塞在system prompt,构建可靠agent

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人类研发时代结束?XYZ最强Search Agent横扫七大榜单,300个Agent跑通AI4AI全栈闭环

近日,XYZAI Lab发布两款Deep Search Agent,刷新多项评测SOTA成绩。其背后是新型AI4AI研发范式,让AI驱动研发闭环。XYZ团队用AI解决多方面问题,在Deep Search验证,未来有望拓展更多场景。

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Skills:从编程工具的配角到Agent研发的核心

文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景,指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡,在Agent研发中价值凸显,还给出使用场景判断维度与发展方向。

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Agent 开发范式演进:从环境工程出发,“简化”多源实时上下文

本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈,指出关键在上下文供给能力,围绕信息完备性等五维度,介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境,强调构建上下文体系重要性。

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谷歌开源新Deep Research范式,教Agent学会真正的思考。

周末谷歌发博客讲Deep Research,它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观,谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧,在多任务上超OpenAI,已可试用。

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创业者思考:如何做 AI Agent 喜欢的基础软件?

作者黄东旭指出Infra软件主要使用者正从开发者转向AI Agent,以TiDB Cloud为例说明趋势已现。他探讨如何做AI Agent喜欢的基础软件,从心智模型、接口设计、必要特征、商业模式等方面给出建议。

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22.4K Star!这个开源 AI 工具给 Agent 装上「项目经理大脑」!

GitHub上项目Beads登上Trending榜单,它是为AI编程助手设计的分布式任务追踪系统,底层基于Dolt数据库,解决多AI协作痛点,有版本控制、AI优化等亮点,还提供多种安装方式。

开源星探
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Manus走了,原生Agent登场:“AI助手”的第三次重新定义

文章回顾“AI助手”三次预期校准,指出Manus完成Agent启蒙使命,随后分析Agent发展现状,提到其将从炫技到日常,还指出Chat时代落幕,中国模型创业者正加速,探索谁能成“中国的Anthropic”。

AI科技评论