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知识库精选-2026年6月17日

·2026-06-16·#知识库精选
知识库精选-2026年6月17日
  • GLM 5.2 开源,技术博客详览》国产大模型GLM-5.2正式开源,采用744B MoE架构、支持百万级上下文,基于MIT协议可以自由商用部署。它在代码评测中跻身第一梯队,长程工程任务综合表现位居开源模型榜首,相比前代版本能力实现了大幅跨越。模型通过IndexShare、KVShare等多项架构优化,解决了超长上下文的算力与内存瓶颈,还配套专用训练框架与反作弊模块强化智能体编码能力。快来看看!
  • 详解循环工程:来自 LangChain 开发者 Sydney Runkle 的完整分享》智能体之所以有用,是因为它们能通过在真实世界中采取行动,帮我们自动化完成工作。但要让智能体稳定地做出有价值的工作,只靠好模型还不够:还需要一个精心设计、适配一组任务的harness。本篇文章来自 LangChain 开发者 Sydney Runkle 的完整分享,详解了循环工程。 0617-1(2).png
  • Codex 操控电脑的三种方式(来自Codex团队成员的详细指南)》Codex 使用电脑有三种方式:Computer Use、Chrome 扩展,以及应用内浏览器。它们的功能有足够的重叠,容易让人混淆。读完这篇文章后,你会知道如何安装和触发这三者,什么时候该用哪一种,Appshots 和开发者模式如何把它们连接起来,以及应该在 AGENTS.md 里加入什么,让 Codex 能自己选择合适的界面。 0617-2.png
  • 基于Claude 的Agent Harness工程:从单一智能体到自迭代系统的 14 步路线图》大家都在聊循环。几乎没人认真讨论循环到底跑在什么之上。10 个开发者里有 9 个直接用 Claude Code 的默认harness:没有规则,没有子智能体,没有钩子,也没有记忆。本篇文章是一条 14 步路线图,讲的是如何搭好这层harness,从一个智能体,走到一个能自我改进的系统。 0617-3.png
  • 如何为你的 Skill 构建自我改进循环》最近大家对用“循环”驱动智能体讨论很多,同时也伴随着一点疑问:“循环到底是什么?”作者这篇文章展示了一种实际做法:用 Skill 和云端智能体,构建一种特别强大的循环,也就是自我改进循环。 0617-4.png
  • AI-Native的5个层级:如何在30天内从Level 1走到Level 5丨Silicon Valley Girl》Peter Yang 在 Reddit、Meta、Roblox 做了十年产品,现在一个人经营 14 万订阅者的 newsletter,身边只有视频剪辑和零散 contractor,没有全职团队。过去一年,他把内容生产、分发、复盘、业务判断一项项接进 Codex 和 Claude Code。产品、增长、内容团队能从这期对话里看到一条很实在的迁移路线。 0617-5.png
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