首先一句话通俗解释什么是RAG? 全称: Retrieval-Augmented Generation (检索增强生成) ：RAG是一种结合信息检索与大语言模型...

这篇来自 vLLM 开源社区的工作不是在刷榜，而是在解决一个实际的系统工程问题：当企业同时运行十几个来自不同提供商的语言模型，一条请求进来，谁来决定路由给哪个模...

今天，我们要深入探讨一个最新框架——UniversalRAG。这篇来自KAIST与DeepAuto.ai的最新研究，不仅仅是对现有RAG技术的简单升级，更是一次...

最开始我让 GPT-4o / Qwen 直接判断 "该调哪些 tool"，效果不差，但生产上有三个硬伤：

企业用大模型，四个问题绕不开：谁在调模型？敏感数据有没有出内网？花了多少钱？出事怎么查？AI Gateway 做的就是在客户端和上游模型之间插一层治理层，把这四...

过去几年，VLM 在图像理解、视频问答、多模态对话上进展很快。它们可以识别物体、描述场景、总结事件，甚至完成不少复杂问答。但空间推理并不是简单的语义识别。

接下来，我们在Kali中安装Codex，因为Nodex等环境在Kali中已经默认安装，因此只需执行一条命令即可。

解耦之后的架构，大致分成这几层：用户发起请求，Agent 做决策，然后经过路由层找到对应技能，技能中心负责加载和调度，最终由具体的能力体调用底层工具完成执行。

但是应用需要检索文档、调用工具、处理故障、路由请求、记住历史操作，还要在关键决策节点引入人工审核。这时这个聊天机器人已经变成了一套工作流。

一个真正可以在团队里长期使用的 Skill，需要解决路由识别、质量评估、版本治理、跨平台兼容等一系列工程问题。

因此 AI 网关提供多种智能路由机制，满足用户多场景、可灰度、高性能、高可用的诉求，包括：权重路由、模型名字路由、语义路由、延迟路由、Token 长度路由等。

下面很酷的视频是一个开发者把300个Kimi K2.6智能代理同时运行的状态。屏幕上每一条跳动的线都是实时传递的信号，像大脑神经元同步激活，双向传输。这不是概念...

最近，Openrouter越来越火，在大家都在争论哪个AI模型会胜出时，各大厂，包括孙宇晨在内，纷纷押注api中转站搞起token运营，这里面的逻辑是什么？ka...

GPT-5.1 Instant比早期的聊天模型更具对话性，指令遵循能力有所提升。它具备一种自适应的推理能力，可以自行判断何时应该先“思考”再回应。GPT-5.1...

奥特曼宣传了几个月的「博士级专家」AI，上线24小时就被用户骂惨了。用户实测后发现连基础数学都会算错，拼写也出问题。

这时候，应用已不再是单一功能的玩具，开发者也从快速实现一个原型产品的兴奋感陷入到维护混乱Pipeline，处理各种与业务关系不大的脏活累活的沮丧中，比如配置管理...

> 你真的需要 React、Vue、Bootstrap 吗？本文分享如何用纯 HTML + CSS + JavaScript 开发企业级管理后台，零 npm、零...

另外，笔者所在的运维领域，如果涉及到让智能体执行生产环境的变更动作，就一定需要人工审批或确认，不论是主动交互还是被动询问，肯定会用到智能体的人机交互功能。

在 LangGraph 中，我们不在节点内部写 if/else 来决定下一步去哪里，而是使用 条件边 (Conditional Edges)。这实现了逻辑（路由...