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大语言模型

整理大语言模型相关的技术判断、实施方法与企业级实践,重点关注可部署性、安全性和业务价值。

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企业级 AI Agent 落地现状调研报告

基于AiDD北京大会90份一线技术团队问卷,揭示企业AI落地从“选模型”转向“工程能力”的核心瓶颈与成熟度全景。核心内容: 1. 调研样本画像:一线技术团队的真实视角 2. 成熟度全景:企业AI Agent四级演进阶段及现状 3. 工程能力瓶颈:Harness工程能力成落地关键约束

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从 DeepSeek Harness 看设计行业:AI 工具越来越多,缺的却是一套完整运行环境

设计行业AI工具泛滥却缺系统支撑?DeepSeek Harness揭示完整运行环境才是破局关键。核心内容:1. 设计行业AI工具增多的现状与生产系统缺失的痛点2. DeepSeek Harness作为运行支架的架构特点(插件化、可追踪)3. 设计场景下生产流程治理的关键需求与解决方案

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用 AgentKit,5 分钟搭建云端安全隔离的 DeepSeek Harness

5分钟云端搭建安全隔离DeepSeek Harness,AgentKit Sandbox解决团队部署痛点,随用随建、成本可控。核心内容:1. DeepSeek Harness本地运行的三大局限2. AgentKit Sandbox的云端解决方案3. 5分钟快速搭建及低资源成本优势

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为什么资本追逐 AI Native,不再理睬互联网老登

资本转向AI Native,“互联网老登”方法论遭淘汰。一文解析AI Native核心特征及资本流向真相。核心内容: 1. AI Native的三大核心特征(模型为出发点、组织以AI为单位、一手信息源) 2. “互联网老登”的本质:移动互联网旧有方法论 3. 资本流向AI的头部公司案例及融资数据

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靠这10个优化点,我们把Multi-Agent工作流成本降了50%以上

AI Agent工作流成本高?10个优化点实测降本50%+,拆解来源精准节流。 核心内容: 1. AI Agent全流程开发的成本消耗痛点 2. 六类成本来源拆解与优化原则 3. 10个具体优化方向及50%~65%降本效果

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AI重构,百度搜索打开价值边界

AI重构搜索边界,百度文心助手让搜索从信息检索升级为端到端任务交付,结果从链接变为完整可用成品。 核心内容: 1. 搜索模式从“信息检索”到“任务执行平台”的转变 2. 文心助手任务引擎2.0的端到端交付能力(如生成报告、处理数据等) 3. 谷歌AIMode增长印证AI重构搜索的行业趋势

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我给 DeepSeek Harness 造了一个GUI,才发现“一切皆插件”也是有代价的

DeepSeek Harness v0.1 以“一切皆插件”重构AI编程,作者自制赛博朋克GUI却遇性能瓶颈,揭秘插件化设计的真实代价。 核心内容: 1. DeepSeek Harness v0.1发布及“一切皆插件”设计理念 2. 作者自制赛博朋克风格GUI的尝试与实现方式 3. 插件化设计导致的性能问题:内存高、CPU满载、多窗口卡顿

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Pi、OpenCode、DSH架构对比:Harness把复杂度放在哪里

对比Pi、OpenCode、DSH架构,揭秘Harness如何分层放置复杂度,看懂AI Agent工作逻辑。核心内容: 1. Pi、OpenCode、DSH的复杂度落点差异 2. Pi的内环设计与扩展机制 3. Harness在任务执行中的关键作用

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EP-Harness:从个人 AI Coding 到团队级 Agent 工作流|得物技术

得物技术推出EP-Harness,填补团队级AI Coding缺口,构建从个人工具到团队Agent工作流的系统方案。核心内容:1. 本地AI Coding的团队级缺口(Prompt无Review、经验难沉淀等)2. EP-Harness的定位与架构(分层可组合架构、统一Agent执行契约)3. AI Coding从工具到工程系统的转变(Agent理解现场、Prompt成团队规程、Harness实现可控闭环)

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爆火插件让DeepSeek V4 Pro 0813性能拉满,全面超越 Fable 5!

DeepSeek V4 Pro 0813搭载开源插件后性能拉满,多项测试全面超越Fable 5,破解“能力实现损失”难题。 核心内容: 1. DeepSeek V4 Pro基础能力与“能力实现损失”问题 2. 社区发现的接口过拟合与思维链二极管现象 3. J-Space插件核心机制及实验验证结果

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1M的AI生命 - 解读context

从对ChatGPT的“神性”误认到理解context本质,一文读懂大模型对话中的记忆真相与工程逻辑。 核心内容: 1. 从“礼貌对待AI”到认知转变:ChatGPT的“记忆”错觉 2. 大模型对话的“记忆”真相:模型本身stateless,依赖外部系统存储 3. context的工程实现:摘要、检索与缓存机制的核心作用

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研究了 DeepSeek Harness 之后,我发现它是冲着干翻 VS Code 来的

VS Code或遇颠覆者!DeepSeek Harness不走插件路线,以Agent运行时重构开发工具生态,直指干翻VS Code野心。核心内容: 1. 过往VS Code挑战者局限:如Cursor基于Fork或插件,未突破编辑器范式 2. DeepSeek Harness架构创新:从Agent运行时出发,模型、工具等全为插件 3. 开发者生态重构野心:区别于VS Code的Extension生态,构建下一个工具生态

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软件僵死,Harness is alive

以忒修斯之船悖论切入,探讨AI时代Agent“是否还是原来的它”,揭露软件旧思维桎梏,剖析Agent突破“僵死外壳”的自由进化。 核心内容: 1. 忒修斯之船悖论与AI时代Agent的本质追问 2. 独角兽创始人案例揭示软件旧思维的局限 3. Agent突破“僵死外壳”的两层束缚(交付形态与运行内核)

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Harness火了,但你依旧不知道怎么让AI给你干活

Harness热词刷屏,AI工具落地仍迷茫?本文拆解概念、爆火原因及实操关键,助你掌握AI干活的正确姿势。核心内容:1. Harness的定义与核心构成(工具、记忆、权限等)2. 行业爆火的背景与关键突破(开源落地与多公司跟进)3. 让AI真正干活的实操地基(判断标准、检索问题、亲自体验)

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DeepSeek Harness 插件开发全指南

面向有Node/TypeScript基础的工程师,DeepSeek Harness插件开发全指南,助你独立开发、排错,基于官方源码实践。核心内容: 1. Harness插件架构:无内核插件分层,195个包均为cordis插件 2. 插件核心结构:四个具名导出(name/inject/Config/apply)的规范与重要性 3. 插件运行时:Fiber实例与三种依赖获取方式

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DeepSeek Harness,我用Rust实现了一个,性能极佳,思路上确实和之前的Agent有较大差异,但是确实更好了

还在为Agent长任务中断后上下文丢失抓狂?Rust实现的DeepSeek Harness解决痛点:断点续跑、全程回放,性能远超传统Agent。核心内容:1. 对话进度与进程解绑,支持断点续跑不丢上下文2. 全程可回放,日志记录模型每步操作与工具调用3. 插件化架构,能力模块化支持扩展工具与API接入

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智体新境|从模型到端侧,Google AI 开发全链路升级

Google AI 2026开发者大会全链路升级,模型阵容与部署方案助力中国出海开发者加速全球落地。核心内容:1. Gemini与Gemma模型阵容:覆盖多任务与环境的模型体系2. 多模态能力进阶:图像、音频、机器人等跨模态应用拓展3. 全链路开发工具:从原型验证到多智能体协同开发与API支持

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Agent 超强记忆,新王诞生!

首个Agent记忆统一评测榜单AML横空出世,解决传统评测不标准问题,结果透明公正,引爆AI社区热议!核心内容: 1. 传统Agent记忆评测的局限性(指标虚高、结果偏差隐患) 2. AML榜单的发起背景与评测创新(全球高校联合、统一模型标准、透明化机制、7维能力图谱) 3. 首期AML榜单结果(工业榜MemoraX断层领跑,包揽7科第一)

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DeepSeek Harness 拆解:一套能拼装的 Agent 架构

DeepSeek Harness拆解Agent架构,聚焦“everything is a plugin”核心设计,详解Cordis运行时、scope继承链拆分、Code Mode隔离等创新及Codex差异。核心内容: 1. Cordis插件运行时的生命周期管理 2. Preset scope继承链的两层拆分设计 3. Code Mode隔离方案与工具注册遮蔽算法

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DeepSeek V4 Pro、DeepSeek Harness卷王!够用模型里最便宜的,便宜模型里最强的!

1M 上下文,输入只要 3 元:DeepSeek V4 Pro 把 Agent 成本打穿了