被10个终端窗口逼疯后,我用Rust写了个零依赖跨平台终端Agent启动神器
一、那个让人崩溃的下午 上个月的某个下午,我正在工位上处理一个紧急需求。领导突然走过来:"小王的项目需要紧急支持,你把那几个Agent任务都启动一下,测试环境要用。" 我盯着屏幕上密密麻麻的10个项目
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OpenAI Agents SDK代表速度与协作 Claude Agent SDK追求稳定与深度 LangGraph强在灵活与控制 MCP则是连接一切的桥梁
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本文详细介绍了OAuth和OpenID Connect在现代Web应用中的安全测试案例,涵盖端点侦察、开放重定向、代码重放攻击、CSRF防护、令牌生命周期管理等关键测试场景和防护建议。
? 引言:当生成遇上“千篇一律”的尴尬 假设你打开一个 AI 网站生成器,输入 “科技感网站首页”,然后…… 结果:一堆蓝色背景、粒子动效、霓虹按钮,几乎一个模子刻出来的。?? 这并不是 AI 懒惰
人形机器人,这个曾经只存在于科幻电影中的概念,正以前所未有的速度迈向我们的现实生活。而最近,Figure AI的第三代产品——Figure 03的正式亮相,无疑又在具身智能的进化史上,刻下了浓墨重彩的
注意力机制:让神经网络学会"抓重点" 前言 上次我们聊了全连接、卷积和循环神经网络,知道了它们各自的特点和局限。今天咱们就来深入探讨一下注意力机制——这个让神经网络像人类一样学会"抓重点"的神奇技术。
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本文聚焦于大模型代码生成中的关键因素——上下文窗口,通过深入分析Token机制、上下文丢失现象及其对代码质量的影响,提出了一套工程化的上下文管理方法论。
文章通过对比Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG和Agentic RAG四代架构的核心特点与技术突破,揭示了RAG技术如何通过模块化设计、智能体协同等创新解决知识更新、
最近笔者的GPU服务器出了点故障,因此实验只能依靠一台小小的MacBook轻薄本。结果发现意外的能打,跑一些深度学习模型或者大模型居然也能正常运行。
今天,我们就基于一套完整的架构图,来系统拆解这六大模块,告诉你——一套真正可落地的AI Agent架构,究竟该怎么搭。
谷歌云(Google Cloud)于近期发布了一份长达60余页的纲领性文件——《初创公司技术指南:AI Agents》。这并非又一份高谈阔论的行业白皮书,而是一份深入工程实践、充满“代码味”的全栈技术
前言:模型也要“吃灰”? 你可能听说过一句话: “人工智能不是一劳永逸的天使,而是一只需要喂数据的机器猪。” 很多Web应用上线之后遇到的第一个现实问题,不是流量多大、架构多牛,而是——我家AI又落后
想象一下,你不再需要亲自盯着屏幕,点击鼠标,输入文字,一遍遍重复那些枯燥的在线操作。有一天,你只需对AI说一声:“帮我预订下周五的餐厅,找到离家最近的那个,并且确保能带宠物。”然后
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