2026年5月工作资料
字节面试结束，我反问："你们 DR Agent 怎么判断来源可信度？"
https://mp.weixin.qq.com/s/bsCQoUXd1gjBla_s5PNxqw
MyClaude源码分析：从零仿制ClaudeCode
https://mp.weixin.qq.com/s/WSTQlj1ilB4HO2NU5FP1dw
美团大模型二面：你的RAG知识库更新策略是怎样的？
https://mp.weixin.qq.com/s/SGgkzvo57o4RHVjFWlAQBg
天猫新品团队AI编码实战指南（下）
https://mp.weixin.qq.com/s/iRkxznDYhE-kXjbIHlrnNA
Agent 的反思机制？为什么要用反思？具体怎么实现？
https://mp.weixin.qq.com/s/DfYHB1aSdeEZuPgYJZ14fg
分享实验室一个能真正驾驭数据的AI系统 DeepEye：说一句话，跨数据库跨文档，自动出报告、仪表盘、视频，已开源
https://mp.weixin.qq.com/s/GQTst_VC66enAHH_CzYAVg
阿里P8问：怎么让LLM老老实实调工具？
https://mp.weixin.qq.com/s/vM0kwpptGSthpJy1PVXkaA
多意图 Agent 的延迟优化：并行不是为了快，是为了让用户感觉快
https://www.woshipm.com/ai/6392231.html
记忆引擎用「Mermaid 无限画布 × 上下文卸载」的思路，把完整信息卸载到外部文件系统，关键状态以高密度图谱形式留在上下文中，让 Agent 看得更远
https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory
https://github.com/Tencent/TencentDB-Agent-Memory/blob/main/README_CN.md
面向 AI 辅助开发的工程化 skills 包，平台无关，交付形式是一套可安装的 skills bundle。
https://github.com/Dev-Wiki/dev-harness
从 Memory Storage 到 Memory Evolution：长期 Agent 的关键不是“记住”，而是“治理变化”
https://mp.weixin.qq.com/s/WeQD2xNQCupeK16dOBia0g?scene=1&click_id=7
RAG 全链路技术详解，淘宝技术
https://mp.weixin.qq.com/s/aA2PFaabKNlDq96jhAdDkQ
阿里面试官冷笑：现在上下文窗口都 200 万 token 了，你的 RAG 还有存在的必要吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/uI4j2MAvNPmshdZ8uzPnCQ
Palantir 本体论：从哲学追问到企业 AI 的"世界模型"，奈学教育
https://mp.weixin.qq.com/s/U7q7-nBsQ4MeNzPvZaL6Yg
008-Transformer架构详解（上）
https://mp.weixin.qq.com/s/5infsrFBHcfJAPKXroa0Zg
本体论又火了，他能优化我的 Agent 效果么？
https://mp.weixin.qq.com/s/4-7HLAk-y7YWl1qnzjEMwg
京东面试官：有没有用过大模型的网关框架？网关层解决了什么问题？
https://mp.weixin.qq.com/s/7ONI3NYIxoX14AtUOYXgbQ
本体论 Ontology 泛谈丨如何帮企业应对 Tokenmaxxing 困局
https://mp.weixin.qq.com/s/EpWmtyXodvPlB9tAMEZEDQ
Anthropic 如何用 Claude 实现自助式数据分析
https://mp.weixin.qq.com/s/w5Y_L0XrMgrAnOFheEI7Jw
从头训练大模型——超小型模型（1b以下模型）开源项目汇总
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2026598044943041953
https://github.com/jingyaogong/minimind
智能问数 Agent V2.0：从 Text2SQL 到语义层 + DSL 的升级实践
https://mp.weixin.qq.com/s/hx1juHkAHE5k9ewCHbQKLg
Environment Engineering：提升AI Agent稳定性的关键防线
https://blog.51cto.com/u_16213559/14566981
Harness工程还没唱罢，Environment工程已然登场
https://mp.weixin.qq.com/s/WaH2ouRp9VZ-EkV4ImJCEg
Loop Engineering 的六层全景与一条判断流程
https://mp.weixin.qq.com/s/faV3WwwuuV92C6XbfBZVeg
从Multica看人与人与Agent的协作平台
https://www.cnblogs.com/zer0Black/p/20378300
【实战】Cursor引入OpenSpec：3分钟上手规范驱动开发，让 AI 编程从此“听指挥”
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1997039905319195728
《深度解析Palantir》第十七期：Palantir Security：当 AI 进入企业运营，安全不是门锁，而是一整套交通规则！
https://mp.weixin.qq.com/s/ZHIdFwGMi-C0kDduEYmzsg
Vibe Coding、Spec Coding与Harness Engineering AI编程范式，工程师的选择
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2020513059618206488
TeamAgentX 是一个多智能体协作平台，界面风格接近飞书 / Lark
https://github.com/dbfu/teamagentx
Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK：两大AI智能体框架深度对比
https://aix.me/blog/claude_vs_openai_agents_sdk/
MonkeyCode 是一款开源的企业级 AI 开发平台，内置了开发环境管理、AI 模型管理、AI 任务管理
https://github.com/chaitin/MonkeyCode
解析Hermes的Turn Loop与上下文工程（1）
https://mp.weixin.qq.com/s/wuctem5mX24vspUeRIPutQ
Learn Claude Code -- 真正的 Agent Harness 工程
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code/blob/main/README-zh.md
大模型训练分三个阶段，预训练、有监督学习、对齐
https://mp.weixin.qq.com/s/oqT7an7EV5ize-lYZP0A8A
从 Demo 到生产：Agent 评测的工程化体系设计-奈学教育
https://mp.weixin.qq.com/s/xt0VD8TFPINFEznkyLjstw
Spec Kit vs OpenSpec vs Superpowers：三大 AI Coding SDD框架深度对比
https://mp.weixin.qq.com/s/YkQ9yBBL93y8M_Mc1c0ztQ
OpenCode AI代理的桌面和web界面
https://github.com/openchamber/openchamber
第03课：Transformer 架构详解
从超级个体到超级组织：1688 数据中心 Multi-Agent 研发小队实录
https://mp.weixin.qq.com/s/ClAbgCHuocfChSuEDdtdeg
MLIR开发教程-1-前言
准实时推理场景
快速开始：Qwen3系列模型部署、微调、评测
transformer比较好的讲解文章
https://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/
智谱面试官问：7B模型够用时，怎么判断还要不要上大模型？
https://mp.weixin.qq.com/s/PREHJEtwAo_vh5XqKg9Ayg
MiniCPM口袋级多模态大模型，在 iOS、安卓、鸿蒙 上实现极致高效的图像与视频理解
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/blob/main/README_zh.md
吴恩达 开源的 类似于 workbuddy 的项目
https://github.com/andrewyng/openworker
详细分析一下Attention, Sparse or Linear?
https://mp.weixin.qq.com/s/O7TQLrsY_rD0eJdeIQFBpA
谈谈Kimi K3 的KDA(1): KDA 如何与 Gated MLA 以及 AttnRes 协同
https://mp.weixin.qq.com/s/ONczIP9bB2tvKpSMQ-2u9A
浙公网安备 33010602011771号