🎯 Gateway 的三个核心职责职责实现文件通信枢纽处理 WebSocket 连接和 HTTP 路由server-http.tsRPC 服务器接收请求、调用处理器、返回响应server-methods.ts状态管理维护会话、agent、节点、渠道状态server-runtime-state.ts📡 三种消息类型RequestFrame (客户端 → 服务器) {代码...} 用途: 客户端发送请求ResponseFrame ...

从ChatGPT 到豆包、Curse、千问等等，大模型的应用已深入到我们生活的众多方面。人类已经进入AI时代，上进的你也要跟上节奏，为此，我会逐步推出一个中学生都可以看懂的大模型原理及发展步骤的科普系列，一起学习AI。

作者：李德本场分享解决什么AGENTS.md 怎么写、和 SOUL.md 有何分工「聊着聊着失忆」→ memoryFlush、memorySearch、结构化日志子 Agent 并行、模型分级省 token多 Agent vs 子 Agent、workspace / sessions_spawn 与工作区间精确定时：早报 / 巡检 / 周报 / 一次性提醒自定义 Skill听完本次分享，你能做到更好 基础水平...

不是真的养虾，是养一个能帮你干活的 AI 助手！一、OpenClaw 是啥？简单说，OpenClaw 是一个 AI 助手的"饲养基地"。你可以把它理解成：🐶 一只聪明的电子宠物🤖 一个 24 小时待命的数字员工🛠️ 一个会写代码、会操作电脑、会帮你干杂事的万能工具人和普通 ChatGPT 不一样的是，OpenClaw 真的能动手——它能打开浏览器、能读写...

RoboScience（机器科学）是2024年12月注册成立、2025年3月正式运营的具身智能新锐企业，由AI领域泰斗吴恩达的门生归国创办，核心定位是打造全球领先的具身智能大模型与通用机器人系统，目标是构建一套适配任意任务、任意操作对象、任意机器人本体的通用智能底座，打破当前具身智能“定制化成本高、泛化能力弱”的行业瓶颈...

Aaru是一家由三位00后创始人（Cameron Fink、Ned Koh、John Kessler）创立的AI初创公司，核心使命是Humanity at Scale（人性化规模）。它的核心理念是：用“无限模拟”取代“有限样本”，不再依赖传统抽样调研，而是通过多代理AI技术，在虚拟世界中模拟整个人群的行为与决策，构建可反复实验、零风险试错的“市场数字孪生”。

这篇爆火的《如何在1天重启人生》，原作者是海外个人成长领域博主Dan Koe，2026年1月13日正式发布于X（原Twitter）平台，原标题为 《How to fix your entire life in 1 day》，发布后短时间内斩获超1.7亿阅读、26万+点赞，是X平台历史上传播度最高的个人成长类长文之一。

随着AI生成技术的飞速迭代，短剧创作已摆脱“高门槛、耗时长”的局限，借助AI工具可实现“故事生成—分镜脚本—视频渲染—后期剪辑”的全流程高效落地。本文将详细拆解一套实操性极强的AI短剧生成方案，以豆包、即梦Seedance2.0 Fast、剪映为核心工具，一步步教你从无到有打造完整短剧，兼顾效率与创作质感，适合新手快速上手。

本文将详细介绍如何利用字节AI生态的Trae(总控台)、Seed(模型)、Seedance2.0(视频生成)、MCP(协议)、Skills(技能库) 五合一联动，快速生成高质量漫短剧，包含零代码基础版和全自动化高阶版两种方案，新手也能轻松上手。

在AI技术快速渗透各行各业的今天，AI产品早已走出实验室，成为解决实际问题、提升效率的核心载体——从日常使用的AI聊天机器人、图片生成工具，到企业级的智能风控、数据分析系统，背后都离不开专业的需求分析。不同于传统互联网产品，AI产品需求分析既要兼顾“用户价值”，更要适配“技术可行性”，是连接用户需求、业务目标...

2026年2月，字节跳动旗下即梦AI正式发布Seedance 2.0多模态视频生成模型，一夜之间刷屏科技圈、影视圈与创作者圈层。作为字节Seed团队自研的新一代产品，Seedance 2.0并非简单的版本迭代，而是从底层架构到功能体验的全面重构，彻底解决了传统AI视频“音画脱节、角色突变、可控性差、生成低效”的行业痛点，将AI视频生成从...

MetaGPT作为一款以“模拟企业协作流程”为核心的多智能体框架，能够将复杂任务拆解为不同角色的子任务，通过智能体间的信息流转和能力互补完成端到端的工作闭环。本文将手把手教你搭建“网页生成Agent团队”，让产品经理Agent、前端Agent、测试Agent各司其职，最终自动输出无语法错误的可运行网页文件，彻底打通“自然语言需...

在AI Agent赛道快速迭代的2026年，多数产品仍停留在“问答建议”的被动模式，而OpenClaw作为GitHub上增长最快的开源项目之一，以“本地优先、强执行能力、高可扩展”的核心特性，打破了传统Chatbot的能力边界——它不仅能理解用户指令，更能直接操控系统、调用工具、自动化复杂工作流，成为真正具备“双手”的个人AI代理。本文将...

在AI智能体（尤其是多智能体协作）的技术落地中，「记忆系统」始终是制约其从“单次交互工具”升级为“持续智能协作体”的核心瓶颈——大模型原生上下文窗口有限导致“健忘”、长流程任务中注意力漂移、多工具协作时信息传递断层、跨会话记忆无法复用，这些问题不仅推高了开发与运行成本，更让多数AI智能体难以适配工业级、规模...

在AI写作领域，单一智能体生成文章的模式早已普及，但痛点也愈发明显：视角单一、逻辑松散、缺乏专业打磨，往往需要人工反复修改才能达到可用标准。而MetaGPT作为一款以“多智能体协作”为核心的框架，凭借“Code = SOP(Team)”的核心理念，模拟真实文章创作团队的组织架构与工作流程，通过多角色分工协作，让AI自主完成“选...

MetaGPT是一款多智能体协作框架，核心理念为Code = SOP(Team)，通过模拟真实软件公司的组织架构（产品经理、架构师、工程师等角色）与标准化流程（SOP），实现复杂任务的协作完成。以下是其官方文档的完整指南，包含访问入口、核心结构、快速入门与关键资源，助你高效上手与深度开发。

在构建问答Agent时，多轮对话的上下文记忆是核心需求——让Agent能记住历史对话内容，结合「历史问题+历史回答+当前问题」给出连贯回复，而非孤立回答每个问题。

在Manus项目的最初阶段，我和我的团队面临一个关键决策：我们是应该使用开源基础模型训练一个端到端的智能体模型，还是基于前沿模型的上下文学习能力构建一个智能体？

2026年初，一款名为ClawdBot的本地AI智能体在硅谷掀起颠覆性热潮：上线24小时GitHub星标破20.7k，48小时内相关讨论霸占Hacker News、Reddit顶流板块，谷歌、Meta、OpenAI等大厂员工纷纷自费购买Mac mini部署——这款被称为“个人AI员工”的工具，不仅打破了传统AI“只建言、不行动”的桎梏，更重新定义了“人机协同”的底层逻辑...

LangGraph是LangChain团队开发的低级别编排框架，专为构建、管理和部署长时间运行的有状态AI代理设计，提供持久化执行、灵活控制流和全面内存管理功能，支持循环和条件分支，是开发复杂AI工作流的理想选择。

Memory是LangChain框架中负责维护Chain状态并整合过去运行上下文的核心组件。默认情况下，所有链式模型和代理模型都是无状态的（独立处理每个查询，不保留历史信息），而在对话系统等场景中，记住先前交互至关重要，Memory正是为此设计的。

OpenManus的工具系统基于「插件化设计」，所有自定义工具需继承框架的BaseTool基类，实现标准化接口，再通过配置文件注册，即可被AI智能体识别和调用。

LangChain记忆系统是解决大语言模型（LLM）“无状态天性”与“对话连续性需求”矛盾的核心组件，本质是“上下文管理中间件”。其核心价值在于实现对话状态的持久化存储与动态调用，让AI应用从“单次问答工具”升级为“智能交互助手”，广泛适用于聊天机器人、智能客服、个人助手等场景。

想要基于LangChain的LLMChain组件实现文本摘要功能，核心是通过LLMChain串联「提示词模板+大语言模型」，实现对任意文本的自动化摘要（支持短文本直接摘要、长文本分段摘要）。以下是完整的可运行代码，包含基础版（短文本）和进阶版（长文本），注释详尽，新手可直接复刻。

LangChain作为大模型应用开发的核心框架，环境搭建是入门的第一步——既要保证基础依赖安装正确，也要适配不同场景（如OpenAI/本地模型、Windows/Mac/Linux），同时规避版本冲突、安装失败等常见问题。本文从「基础环境准备→分场景安装→验证测试→问题排查」全流程拆解，新手可直接复刻，进阶开发者也能找到个性化配置方案。

想要实现一个有记忆功能的简单问答Agent，核心逻辑是“维护对话历史上下文→接收新问题→将完整历史传入大模型API→返回回答→更新历史”，让Agent能理解跨轮对话中的指代（如“它”“这个”）和上下文关联。以下是基于 OpenAI GPT 的完整可运行实现方案（适配国内用户的文心一言版本也附带），代码简洁、注释详尽，新手可快速复现。

LangChain Agent 是大模型应用落地的核心组件，其本质是“让大模型根据用户需求自主决策、调用工具完成任务”。本文聚焦“最小可行版本”，剔除所有冗余组件，仅保留 Agent 核心逻辑，通过 完整可运行的代码 + 逐行解析 + 多模型适配，帮助新手快速理解 LangChain Agent 的工作原理，实现“思考→调用工具→返回结果”的闭环。

提示词的核心价值是“让LLM精准理解意图”，而结构化格式是避免歧义、提升输出质量的关键。以下是通用基础格式+专项场景格式（含Dify/AI Agent等你关注的场景），所有格式均支持直接复制修改使用，兼顾“易用性”与“专业性”。

聚焦 AI 学习场景（覆盖 Python 基础、LLM 原理、RAG 实战、Dify/n8n 工具使用等方向），基于 Dify + MCP 协议搭建「AI 学习智能 Agent」。该 Agent 能根据用户的学习阶段（新手/进阶）、目标（如掌握 Dify 实战/搭建 RAG 系统）、每日可投入时长，自动生成「知识点学习内容 + 可落地实战任务」，并通过 MCP 协议对接外...