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[数据/AI] AI Agent产品趋势观察
摘要: AI 大模型公司能力梯队划分 2026 全球大模型公司能力梯队划分 - 知识星球/AI破局之路 https://opencompass.org.cn/ (OpenCompass) https://swebench.com/ (SWE-Bench 侧重代码能力) 截止 2026.08 上旬 Githu
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posted @ 2026-08-06 20:19 数据知音
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2026年8月
[AI Agent] Codex 计划模式
摘要: 0 序 接续: [AI Agent/应用] OpenAI Codex 概述 - 博客园/千千寰宇 在 Codex 0.90.0 及以后的版本, Codex 支持内置的计划模式了。 之前 Codex CLI 在增加 Skills 支持的时候,顺手也带了一个 create-plan 的试验性 Skill
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posted @ 2026-08-12 00:00 数据知音
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[AI Agent/应用] OpenAI Codex 概述
摘要: 0 序 先看当前全球范围内的 AI Agent 趋势 [数据/AI] AI Agent产品趋势观察 - 博客园/数据知音 Hermes(开源产品,成熟度不如商业产品) > Codex(商业产品) > Claude Code > Cursor(不支持第三方模型) > Trae(国内Top1) > Op
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posted @ 2026-08-08 23:48 数据知音
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[AI 应用/浏览器] Brave:智能体浏览器(Leo助手) + 外部 AI Agent(Brave Search API) + 隐私合规/Web3.0 的集大成者
摘要: 0 序 在把玩 OpenClaw 并启用外部 web 浏览器时,选项中有 brave search。索性玩转、了解一下。 Brave Search API 被设计为专为 AI Agent 优化的【Web内容检索】基础设施 先说最重要的结论:Brave Search API 现在已完全付费制,不再提供
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posted @ 2026-08-06 11:26 数据知音
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[AI应用] OpenClaw(龙虾) 概述
摘要: 0 序 1、接续: [AI应用] AutoClaw(澳龙) : OpenClaw之智谱AI版——"喝杯咖啡的时间就搞定"的完全指南 - 博客园/千千寰宇,之前工作繁忙,没有时间慢慢倒腾 openclaw,最两天来试试。 2、从目前(2026.08)来看,开源社区最有前景的还得是: Hermes-Ag
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posted @ 2026-08-05 17:54 数据知音
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[AI应用] AI Agent Skill 综述:告别Prompt炼丹,把AI的“经验”封装成可复用的工程资产
摘要: 0 序 从概念、诞生背景、发展历程、Skill的创建与使用、相关工具/插件、精选技能等多角度,总结有关 Agent Skill,力争一篇博文对 Agent Skill 知识的一网打尽。 演进趋势:Agent Skill 在 Codex 等个别AI Agent应用中,被纳入到了 Plugin/Exte
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posted @ 2026-08-01 20:01 数据知音
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2026年6月
[AI/编程] Qoder : 面向真实软件的智能体编程平台(原通义灵码)
摘要: 0 序 写这篇文章的契机是因为今天在一台许久没有使用的电脑上安装新版IDEA,并安装通义灵码插件,结果却发现通义灵码插件的名称发生了变化:通义灵码 => Qoder CN。 图:Qoder CN 全产品矩阵升级 (IntelliJ IDEA 通义灵码插件 => Qoder CN(全家桶)) http
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posted @ 2026-06-28 00:54 数据知音
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2026年4月
[技术调研] 飞书CLI
摘要: 1 飞书CLI : lark-cli 飞书 CLI 飞书官方开源的 CLI 工具: 面向 AI Agent 与开发者 Feishu CLI(Lark CLI)是字节跳动旗下飞书开放平台推出的官方开源命令行工具。覆盖 11 大业务领域,提供 200+ 命令与 19 个内置 AI Agent Skill
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posted @ 2026-04-11 11:36 数据知音
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2026年3月
[技术调研/AI] 开源软件调研(AI客户端应用):ChatBox / Chery Studio
摘要: 0 序 抛开针对专业用户的 Claude Code / Codex / Cusor 这类 AI (Coding) Agent 不谈,本份开源技术调研报告针对2款主流的开源 AI 客户端应用 —— Chatbox 与 Cherry Studio 进行深度对比分析,旨在为笔者、其他开发者和非技术型的 A
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posted @ 2026-03-31 22:22 数据知音
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[AI/Agent/案例/问答] 基于Milvus+Python + Qwen3.5-27B + BGE-M3的法律智能问答Agent设计与实现
摘要: 一、项目核心概述 本项目采用检索增强生成(RAG)核心架构,专为法律文本问答场景定制,严格遵循指定模型要求:选用BAAI/bge-m3作为文本嵌入模型(适配长文本、法律专业语义检索,向量维度1024),选用硅基流动平台的Qwen/Qwen3.5-27B作为大语言推理模型(法律文本理解精准、输出严谨合
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posted @ 2026-03-30 13:22 数据知音
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