提升 Agent 的信息搜索能力：Serper 与豆包搜索对比评测
文章对比了 Serper（Google 封装）与豆包搜索在 Agent 应用中的表现。豆包在 Query 改写、结构化数据（汇率/股价）、跨语言检索、时效性过滤及信源权威度分级上优势明显，更适合处理中文口语化及实时信息需求；而 Google 在英文学术检索上仍占优。文章指出高质量搜索 API 对提升 Agent 推理能力至关重要。
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企业AI落地，需要的不是一个知识库，而是一台“知识引擎”
文章指出，企业AI落地仅靠大模型和传统知识库是不够的，面临问法改变即失效、权限越界、引用失效等瓶颈。企业真正需要的是一套包含知识接入、工程加工、治理管控、应用调用和反馈优化的“AI知识引擎”。它能将繁杂的企业资料转化为可信、可追溯、可复用的上下文，为人和各类业务Agent提供稳定支撑，从而在AI深水区构筑核心竞争力。
一个暑假，我侄子用两个 Skill 搞明白了 Agent 最难的部分
作者讲述侄子利用暑假开发两个健康类 Agent Skill 的经历。从“养生谣言粉碎机”到“体检行动助手”，解决了大模型幻觉、信息检索权威性及流程设计等难点。文章重点介绍了如何利用豆包搜索 API 的结构化数据与权威过滤功能来增强 Agent 能力，并分享了 Skill 开发优于独立 Agent 的实践经验和建议。
如何精通 RAG 并构建拥有完美记忆的 AI Agent (全流程教程)
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Kimi K3.1 Pro 来了：离最强只差 0.7 分，API 反而降价三分之一，权重 11 月 4 日白送
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，基于 K3 做 post-training 升级，2.8T 总参数、104B 激活（MoE）、1M 上下文、多模态。Terminal-Bench 4.0 得分 65.7，超越 GPT-6 Astra（58.2），仅落后 Claude Opus 5.5（66.4）0.7 分，是开源模型离闭源最强最接近的一次。API 价格输入 $2/输出 $10，比上一代降价三分之一，权重将于 11 月 4 日开源。文章拆解了 14 项评测表现，指出其在编码、Agent、金融分析领域表现出色，但科学计算类任务偏科严重（38.1 vs 68.1），并给出小白使用入口与避坑清单。
Agent 高频题 01. 讲讲你的 RAG 链路
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深度体验 EverOS Cloud：让 Agent 记忆与经验沉淀为技能的测评
文章针对 AI Agent 开发中记忆缺失、RAG 低信噪比切片、状态冲突与多主体污染三大痛点，测评了 EverOS Cloud（API v2）这一 Agent 记忆操作系统。核心机制包括语义事件切割、记忆整合消解冲突、多主体严格隔离，在 LoCoMo 基准上达 93.05% SOTA，减少 90% 以上 Token 消耗。其自进化技能引擎可将任务执行链路沉淀为 Case 并蒸馏为可复用 Skill，任务成功率最高提升 234.8%。接入仅需两行核心调用，支持记忆治理 API、多模态资料挂载、MCP 协议兼容 Claude Code 等工具，以及云/本地双模部署。作者认为其适合需要跨会话跟踪意图与沉淀业务 SOP 的场景。
大模型学习地铁图：从 Transformer 到今天的主流大模型
文章以地铁图为比喻，为大模型学习者规划了一条清晰的学习路线。主干线按演进顺序设置八站：前置基础、Transformer、GPT-2（强调亲手实现作为锚点）、预训练、ChatGPT 时刻（RLHF）、LLaMA、MoE 稀疏专家、推理模型（o1/R1），终点是能独立读懂新论文。五条支线按兴趣选修：推理优化（KV Cache、FlashAttention、量化）、训练（Scaling Law、分布式并行）、对齐（SFT、LoRA、DPO、GRPO）、架构（RMSNorm、RoPE、MLA）、应用（RAG、Agent）。最后给出建议：GPT-2 必须亲手写一遍，主干加一至两条支线即可入门，学习原理时动手推算。
Agent 高频面试题单（8.18–10.18）
本文基于牛客网 8 月 18 日至 10 月 18 日的一手面经，统计了 180 位作者、343 场面试、近 80 家公司的 Agent 岗高频面试题。统计显示，问得最多的是 RAG 链路和 AI Coding 工具使用（各占三成多），其次是多 Agent 拆分、Agent 评测、上下文压缩、Skill/MCP/Function Calling 边界、记忆设计、Harness 与 Agent Loop、LangGraph/LangChain 等。文章逐题列出问法、公司分布和轮次分布，并指出 Skill、MCP、Agent 评测和 Harness 在 9、10 月明显增多，手撕题仍以 LeetCode 为主。
大模型、AI 产品、Agent、Skill、插件和 MCP 到底是什么？
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2小时从零看懂 AI：一篇文章建立AI认知体系（8000元企业内训同款）
本文是作者基于3家企业AI内训经验整理的AI入门长文，涵盖四大部分：大模型通识、提示词方法、智能体入门与实操。文章用通俗语言解释AIGC概念、大模型的定义与工作原理（概率预测文字接龙）、AI的优势（信息处理、知识覆盖、内容生成）与局限（幻觉、时效性、偏见、推理限制），并阐明AI软件=大模型+产品界面的本质，介绍提示词、微调、RAG三种大模型优化手段，帮助读者快速建立完整的AI认知框架。
做一个违背祖宗的决定，手把手教你使用 AI 全自动管理微信群
本文面向社群运营、技术支持与客服团队，详细介绍了如何基于 FastGPT 搭建一套生产级的 AI 智能社群客服系统。作者拆解了由 15 个节点、28 条连线组成的完整工作流方案，涵盖知识库整理、消息意图过滤、多渠道（飞书/微信）分流、Agent 应答规则定制、双知识库检索工具挂载以及问题分类打标与运营数据沉淀等核心环节，并说明了飞书机器人权限配置、富文本消息渲染及微信生态多种接入方式，实现智能回复与人工兜底的自动化客服闭环。
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文章解读小米 LLM-Core 团队发布的 MiMo-V2.6 技术报告。核心主张是通过系统性扩展强化学习算力提升模型智能，需同时扩展训练批次、环境多样性和评分器三个维度。模型有 Pro（1.02T MoE）和 Flash（310B）两个规格，RL 后训练成本分别 260 万和 90 万美元。报告详述了中期训练优化、GRPO 训练细节、多 harness 训练、四层 reward hacking 防御、Groupwise Agentic Grading 评分体系、router 冻结发现及基础设施设计，最终性能进入与 Claude Opus 5 / GPT-5.6 同一梯队，并开源蒸馏模型、环境与 RL 框架。
