Full-stack engineer 研究AI 、踩坑 · 复盘· 分享 · 搞点小钱 ..
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AI 三巨头给模型起名，路子越来越野了：
Google Gemini（化学元素）：Carbon、Argon、Hydrogen
OpenAI GPT（宇宙天体）：Astra、Sol、Terra、Luna
Anthropic Claude（文学体裁）：Mythos、Fable、Opus、Sonnet、Haiku
一个背元素周期表，一个搞星辰大海，一个直接文艺沙龙。
有不得不学了一堆英语单词😂，否则连选哪个模型都费劲。
还是国内的模型厂商朴实无华，什么 flash, pro, lite, mini, 5.3.. 多好懂啊。
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被高德地图给吓着了，研究一个东西需要使用高德 API，然后我就想着在账户里面充值一下，结果提示需要获得技术服务许可。点击到技术服务许可，最低要求一年 5 万块钱。。。 国内的开发环境咋这么差呢？是一个功能就要钱，张口每年就 5 万，都没有按量付费的。
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最近发现 Vibe coding 跑得飞快，但文档老跟着腐化，变成有毒上下文。Agent 把过期文档当真，顺着错路瞎写代码，真是醉了。
怎么解决？这几天试了几个办法，挺管用，分享下：
1. 统一文档模板
开头写清：啥状态、进度、啥时候更新的、核验没、事实来源、适用范围。正文一页看懂，别整得像老太太裹脚布，又臭又长，放在了 docs/文档模板.md
2. AGENTS.md 定死 5 条
代码为准：只认代码、配置和测试
同步更新：改码影响文档就顺手改
定期清理：过期的直接删或归档
保持精简：不写废话，不过度设计
交付核验：交差前核对文档和代码
3. 最小维护闭环
改代码 → 改文档 → 自动校验 → 历史归档
土区花268人民币订阅了 Google AI Ultra 确实很划算，这两天深度使用了，从整体的智能效果来说，要比 GPT 强很多。今天 antigravity 也出了编排选项，可以通过 Carbon 和 Argon 来进行 Planner 代码执行，由 Gemini 4 Hydrogen 来写代码、跑测试。根据官方原话，意思是：Carbon 把例行步骤交给 Hydrogen，质量保持 Carbon 水平，token 用得更少。最重要的是什么？今天我竟然意外地发现它给我重置了，它的重置可是真重置，不像 ChatGPT 跟你玩虚的。
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对于做智能体开发而言，DeepSeek 现在提供的这些 API 及能力已经是非常炸裂了，把整个 Agent 的开发从之前自己一块砖一块瓦去垒，变成了拿来几种非常优雅的解决方案。最主要的是足够的便宜、足够的快、足够的好用。DeepSeek 牛逼。
🚀 The full DeepSeek App experience, now via API
Search, files, links, safety, and voice. The capabilities behind the DeepSeek App are now available through the DeepSeek API.
Enable built-in features with a few parameters, or call standalone APIs such as OCR, ASR, and TTS. Build richer conversations or recreate the full DeepSeek App in your own application.
Try our open-source frontend demo, with support for importing DeepSeek conversation history.
🔗 Demo: cdn.deepseek.com/chat-demo
📦 Code: github.com/deepseek-ai/chat-…
📖 Details: api-docs.deepseek.com/guides…
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很烦这种 OIDC、OAuth 2.1、SAML、多租户、企业 SSO、RBAC …… 每个都是坑。
但是这个开源项目好啊，github.com/logto-io/logto
还支持各种三方登录，Google、邮箱密码、验证邮件、密码找回、统一登录页、账号关联等 完整托管认证逻辑！
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自从上周我的 claude 要求 KCY 后，就立即某鱼花了不到 600 元 购买了 1 个Factory AI 一年Pro, 年初的时候我也购了一个，应该不到 400 元，今天再看，我去，涨价到 1500+ 了，这溢价....
现在我有三个 factory AI Pro，一个是每个月 20 美元订阅的，剩余两个是一年的。但是这三个加起来还抵不上一个 Claude Code Pro 20 美刀的。所以啊，还是官方订阅的香啊。
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github.com/onyx-dot-app/onyx 这个项目真是太值得参考借鉴了，Onyx 同时提供企业知识库搜索、Agentic RAG、联网搜索与 Deep Research，基本上做企业 Agent 相关产品都能用得上，太棒了这个项目。
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群里老有人问：“除了 LangGraph 和 Agno，现在到底用什么 Agent 编排框架好？
2026 年 Agent 工程生态的发展，首先Agent 框架正在从流程编排，向 Harness（Agent 运行时能力）扩展了， dify, coze, n8n就是之前比较火的流程编排类的产品。
1️⃣ 现在要分四层（第一层看是企业级还是 local first 不一样），如下：
- Framework：解决 Agent 如何运行、调用工具、管理状态和编排任务。
- Harness：进一步提供上下文压缩、文件系统、沙箱、Skills、Subagents、权限控制等能力。
- Durable Runtime：解决任务持久化、故障恢复、重试和长时间执行。
2️⃣ 那接下来 2026 年值得关注的 Agent 框架
1. Pydantic AI + Harness（Python）
不再只是类型安全的 Agent 框架。官方 Harness 已支持 Coding、Subagents、Code Mode、沙箱和上下文管理，并能集成 Temporal、DBOS 等持久化引擎。
适合：Python 后端、业务 Agent、自主执行型 Agent。
2. LangGraph + Deep Agents（Python / JS）
还是大哥大！LangGraph 负责状态机、流程控制、Checkpoint 和人工介入；Deep Agents 补齐文件系统、Skills、Subagents、上下文压缩等 Harness 能力。
适合：复杂业务流程、长任务、多步骤自主执行。
3. Mastra（TypeScript）
从 Workflow、Memory、Evals 扩展到 Durable Agents 和 Harness，形成了较完整的 TypeScript Agent 开发体系。
适合：TypeScript 全栈、SaaS、业务 Agent。
4. Pi（TypeScript）
极简 Agent Loop 和高度可扩展的 Harness 架构。
支持多模型动态切换、MCP、Codemode、上下文管理和扩展机制，不强制内置复杂的工作流与多 Agent 编排。还提供实验性的 Pi Durable，用于探索持久化执行与故障恢复。
适合：自定义 Agent Harness、Coding Agent、需要深度控制 Agent Loop 的开发者。
5. 厂商三件套
三大云生态也在持续加强 Agent 开发能力：
- Google ADK：多 Agent、Workflow、A2A、跨语言支持。
- Microsoft Agent Framework：Agent、Workflow、Checkpoint 与企业集成。
- Strands Agents：模型驱动的 Agent、Harness、工具执行和 AWS 集成。
适合：已有对应云生态或企业技术体系的团队。
6. CrewAI / DeepSeek Harness等其他
- CrewAI：角色协作与 Flow 编排，已支持状态持久化等能力，不应只定位为 Demo 框架。
- DeepSeek Harness：基于 Cordis 的插件架构和事件式 Session 设计值得研究，但目前仍属于 Developer Preview，也有deepseek-harness-sdk;
- deerflow-harness: 字节的一个比较火的，Python 语言。
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网站增加了 AI context handoff ，也就是 Chat with AI 功能，也将每页生成一个 llms.txt；
它是一种将网站内容与主流 AI 助手连接起来的能力，让网页当前内容能以更好的交互方式，继续在 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini、Perplexity 等中提问。
我觉得大家在做网站的时候都可以按照这种方式，一方面呢，可以让静态内容变成 AI 对话的起点，另外一方面对 GEO 也是有优化作用的。
用的开源项目：github.com/agilek/ask-ai-wid… 非常推荐。
dev.limbo101.win/dsh-cordis/…
dev.limbo101.win/dsh-cordis/…
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不知道现在做这个老师工作台还有没有市场？之前找的一个数学老师的朋友和一个初中历史老师朋友，聊了聊，所以我简单做了下，给他们用等反馈；
据悉现在老师的负担挺重的，一方面管理整个班级的一些情况，包括和家长的沟通话术，以及对每个学生的学习情况的管理，最核心的就是作业的批改，批完之后，还有可能要发给家长，不同的家长需要针对当前学生的作业给一些合适的反馈意见，包括为他做一些定制化的错题练习等。
这块是不是已经是一个红海，还不太确定。很多大厂，如讯飞和学校合作，卖软硬件一体的服务，但是据说挺贵的，一年几万块钱一个设备。
另外，从这两位老师朋友的口中也了解到，现在老师也希望有一些工具帮助他们减轻负担，但是付费的意愿可能也不会那么高，毕竟老师的工资可能也不高，想听一听高见。
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这个事情已经闹的沸沸扬扬了，我已经看到很多人去吐槽这个事情了，让我对 Nous Reseach 有点失望了。
AI 模型本该是工具，帮普通人解决实际问题，而不是政治表态的载体。
Nous 把 Qwen 后训练成 “强化西方价值观” 的 Arete-27B，并大张旗鼓宣传，本质上只是用一套偏见替换另一套偏见。价值观本就因人、因国而异，应该尊重差异，而不是由实验室单方面定义并强化。上升到政治与价值观对齐的角度，这个味儿就变了。开放权重的价值在于自由选择、开源精神，而不是被包装成某种看起来正确立场。
Introducing Arete-27B: Qwen3.8-27B, post-trained to reinforce Western values.
Chinese open models are currently the strongest available, but they ship with state-aligned behavior in the weights. We built an 803-prompt eval across seven value categories, including freedom of expression, democracy, and privacy, and measured how often a model adopts China’s party line.
After fine-tuning on roughly 53 million tokens, Arete-27B's propaganda rate fell from 22% to 1%, in line with the Western models we tested. Its Hermes Bench score shows no significant performance tradeoffs.
The values in an open model are one fine-tune away.
Our eval, weights, and training data are available now along with the full blog post: nousresearch.com/arete
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