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AgentFS：AI代理的文件系统

AgentFS：AI代理的文件系统

AgentFS为代理提供了一个统一的接口，以便在一个SQLite数据库中管理所有状态，使其可以通过SQL查询，跨环境可移植，并且完全可审计。

基于AI代理的LLMS.txt生成器

基于AI代理的LLMS.txt生成器

有时你想要使用的仓库没有llms.txt文件。在这种情况下，你可以自己创建一个。为了做到这一点，我使用了Google Agent Development Kit (ADK)构建了一个多代理解决方案！

Anthropic：MCP 的新定位

Anthropic：MCP 的新定位

MCP 在演示中运行得非常完美，但一旦你尝试扩展它，就会出现问题。Anthropic没有否认这一点。

Olmo 3：开源训练过程

Allen AI 的 Olmo 3 模型系列不仅仅是“开放权重”，而是完全开源整个训练过程。

构建AI代理：仍然很难

构建代理仍然很混乱。一旦你遇到真正的工具使用，SDK 抽象就会失效。自己管理缓存效果更好，但不同模型之间有所不同。

用 Docker 运行本地 LLM 模型

用 Docker 运行本地 LLM 模型

Docker 已经解决了应用程序“在我的机器上运行正常”的问题。现在，它正在解决模型运行的同样问题。

LLM 是随机算法

最新的人工智能模型与一个拥有 50 年历史的学术领域之间令人惊讶的联系。

构建自己的投资研究AI代理

最近，我做了一个小型概念验证项目：一个用于投资研究的人工智能代理。它并非用于实际交易（请勿用于此用途），但它能很好地展现人工智能和金融如何协同运作。

LLM调用中的角色详解

为了释放LLMs的全部潜力，特别是在多轮或工具增强的设置中，模型必须了解谁在说话，他们扮演的角色是什么，以及对话中已经发生了什么。这就是角色的作用。

SAM 3D：从单张图像抽取3D模型

SAM 3D：从单张图像抽取3D模型

Meta 的新 SAM 3D 不再仅仅了解照片中的内容。它了解事物在 3D 空间中的位置。单击照片中的咖啡杯，它会返回完整的 3D 网格。指向一个人，你就可以得到他们完整的身体姿势和形状。

MAKER：不会出错的AI系统

MAKER：不会出错的AI系统

即使是最好的AI，在长期项目上也表现得很糟糕。MAKER提供了一个完全不同的解决方案。

AI编程：如何提供库文档

如果你正在使用AI编码助手或代理，它们的有用程度将取决于它们对您使用的库的了解程度。

LLM驱动的CAD：应用与挑战

LLM驱动的CAD：应用与挑战

将语言模型整合到传统的CAD流程中是否真的“轻而易举”，还是我们应该考虑可能阻碍采用的系统性挑战？让我们一起探索。

TensorTrade 强化学习算法交易包

TensorTrade 强化学习算法交易包

TensorTrade是一个基于强化学习的算法交易Python库，它是开源的，高度灵活，并且可以与我们常用的Python工具无缝协作

quick_sentiments 情感分析包

quick_sentiments 情感分析包

quick_sentiments在“后台”处理了文本清理、向量化和机器学习的所有复杂和耗时的任务，让你专注于结果，而不是样板代码。

代码模式：使用MCP的更好方法

代码模式：使用MCP的更好方法

MCP是为工具调用设计的，但它实际上不一定要以这种方式使用。

MCP工具：直接调用 vs. 代码执行

MCP工具：直接调用 vs. 代码执行

直接调用工具会消耗每个定义和结果的上下文信息。AI代理通过编写代码来调用MCP工具，可以更好地扩展。

用代码生成优化MCP调用成本

Anthropic 和 Cloudflare 的工程团队独立地发现了大幅降低MCP调用成本的相同解决方案：停止让模型直接调用MCP工具，而是让它们编写代码。

Google ADK 可视化AI代理构建器

Google ADK 可视化AI代理构建器

Google ADK v1.18.0 引入了可视化AI代理构建器——一个基于浏览器的界面，让您可以通过拖放交互和自然语言对话来设计、配置和测试复杂的多代理系统。

RAG神器：Gemini文件搜索工具

RAG神器：Gemini文件搜索工具

Google在 Gemini API 中悄然推出了一款全新的文件搜索工具，它可以帮您处理所有繁重的 RAG 工作。您只需上传文件，提出问题，剩下的就交给它来搞定。

TOON vs. JSON

TOON 显著减少了令牌成本，这对于必须将大量结构化数据输入模型时非常重要。

用 LangGraph 构建 AI 交易代理

用 LangGraph 构建 AI 交易代理

我想分享一个我特别兴奋的项目：一个自动化的金融交易代理。它是一个有状态的、自我指导的代理，能够推理目标、执行一系列金融分析步骤，并决定何时完成工作。

6个最适合本地运行的语言模型

本文列出了 6 款顶级的本地 LLM，您可以安装并实际使用。

Qwen-image-edit 本地部署实践

Qwen-image-edit 本地部署实践

我们尝试在搭载 AMD Ryzen AI Max+395 和 Intel Core Ultra 125H 的 AI PC 上本地运行 Qwen-Image-Edit 模型，以执行典型的照片编辑任务。

数据代理：不知疲倦的数据科学家

数据代理：不知疲倦的数据科学家

想象一下，一位永不眠的数据科学家。他/她可以连接到您的数据库，整理杂乱的记录，执行分析，并生成清晰的报告。