摘要 随着 Anthropic 开源 skills 仓库，"Code Interpreter"（代码解释器）模式成为 Agent 开发的热门方向。许多开发者试图采取激进路线：赋予 LLM 联网和 Python 执行权限，让其现场编写代码来解决一切问题 ...

在真实工程项目中，不使用 LangChain、LangGraph、CrewAI 等框架，纯用 Python + LLM API 手动实现 AI Agent 不仅完全可行，而且在许多场景下是更优选择。 Anthropic 官方明确建议开发者”从直接使用 ...

作为AI开发者,你是否经历过这样的崩溃时刻:好不容易训练好的模型,却卡在部署环节动弹不得——环境配置反复报错、依赖冲突难以解决、跨硬件适配处处碰壁,从准备到上线动辄耗时数天,宝贵的研发时间全耗在底层琐事上。更让人无奈的是,部署完成后还可能面临算力浪费、运维复杂、弹性不足等新问题,让AI落地沦为“持久战”。

作者：zishanshi随着通用大模型向着agentic以及GUI理解增强的方向发展，现在Gemini 3 Flash等通用大模型已经可以直接用来搭建一个效果还不错的GUI ...

这位作者是 Claude Code 的深度玩家。他与搭档 @DRodriguezFX 凭借完全由 Claude Code 构建的项目 Zenith，在纽约举办的 Anthropic x Forum Ventures 黑客松中一举夺魁。

北京——2026年1月22日——MongoDB公司(纳斯达克股票代码:MDB)近日于美国旧金山举办的MongoDB用户大会(MongoDB.local)上宣布,对旗下AI功能进行业界首创的扩展升级,将其核心数据库与Voyage AI业界顶级的嵌入模型和重排模型相融合,为生产就绪型AI应用提供统一的数据智能层。通过将这些模型直接集成到MongoDB的平台基础设施,现在开发者在无需迁移或复制数据的情况 ...

这种担忧并非空穴来风。国际上已有类似教训。2019年，英国金融行为监管局（FCA）要求银行对“授权推送支付”（APP）诈骗承担更多责任后，部分银行大幅提高了转账确认门槛，导致中小企业支付效率下降；更有小型银行因赔付压力退出某些高风险业务线。

邮件抬头印着熟悉的WordPress标志，底部附有“官方支持链接”，语气专业而紧迫。Sarah没有多想，点击了邮件中的“立即续费”按钮——这一操作，让她公司绑定的商务信用卡在接下来的两小时内被刷走近8,000美元。

当前人形机器人产业正处于技术突破与商业化落地交织演进的关键窗口期，2025年已被行业公认为“量产元年”，而随着核心技术的快速迭代与场景应用的逐步深化，市场预期2026年将迎来行业的规模化放量拐点，这也让人形机器人产业在资本市场中的热度居高不下。