2023 年大家还在惊叹“模型能回答问题”，2024 年之后真正的竞争变成了“模型能不能把事做完”。一个普通聊天机器人和一个顶级 Agent 的差别，不在语气多...

你可以复制下面这段话发给任意一个ai，这样就能直接体验【Leo Agent System】了：

MCP（Model Context Protocol）跑在 JSON-RPC 2.0 上，负责把模型应用和外部能力接起来。服务端能暴露 Tools、Resour...

Muse 连接器的本质，是让运行在云端 Linux 虚拟机里的 AI 智能体，能够安全地调用外部服务。它的实现有几个关键特征：

把工作交给AI，越来越像给同事交代一句话。写个脚本，把几份表格汇总，开发一个小工具，再把视频剪出来。聊天窗口里，Agent列出计划，运行工具，交回结果。

从味觉习性再向人类存在的行动根基“意志（La Volonté）”掘进，2026年11月的AI智能体治理与自动化界面正遭遇一场比营养矫正更根本、比趣味均质更危险的...

很多人已经习惯让 AI 写代码：生成一个 CRUD 接口、补一段 SQL、写一个工具类，效率确实比手敲高。

现在一台电脑装两三个Agent，已经非常常见。写代码时用一个，整理文件时换一个，还有的能直接打开应用、操作桌面。不少Agent自带沙箱，可以限制脚本访问哪些目录...

据 11 月 3 日的媒体报道，字节跳动计划从 11 月起限制Claude、Codex等外部AI工具访问L4级代码仓库和飞书文档。

项目做了三个月，模型用的是当时榜单上最好的，数据接了三套，预算不算少。上线三个月，全公司日活两个人——其中一个还是项目组自己。

DeepSeek Harness （DSH）和一般的 Hareness 有一个很大的不同点是，他有一个「创造模式」。

这期的「周一上线」，AI 的工作地点突然变多了，Agent 在 3D 办公室接活，在《我的世界》排队领配给；一颗在轨 TPU 还写了首俳句。

本文的核心不是“让 Agent 替人做判断”，而是把“找资料”变成一条可复现的流水线，把“判断”留给人。 从工程角度看，一个可用的新闻热点 Agent 需要解决...

本文涉及的 pi-rust 项目地址：https://github.com/bigfish1913/pi-rust。

作为一个在酒店行业干了十几年、参与过从地皮到筹建全过程的人，这两个判断，几乎精准预言了酒店数字化下一步要跨的坎。这篇文章不堆参数，只把大会信号翻译成酒店场景。

用LangChain开发完Chain、RAG或Agent后，你是否会遇到这些痛点：模型输出莫名其妙出错，却找不到问题在哪？不同提示词、不同模型的效果，凭感觉判断...

从具身智能的触觉贫困再向人类时间经验的最深层“绵延（Durée）”掘进，2026年10月的算法治理与时间哲学界面正遭遇一场比触觉数据化更根本、比身体图式消解更彻...

让 Agent 查资料，它能搜索网页；让它整理文件，它能交回文档；再让它配图、做视频，聊天框里又多了几份成品。