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AI时代设计前端其实还是要使用框架，直接用AI生成在页面少的情况下完成度高，页面一多其实不好统筹。设计前端大概率还是使用前端框架，比如nextjs, nuxtjs等。从vue过来的就切换到nuxtjs，从react过来的就切换到nextjs。用AI生成单个页面，或是一部分，再手动组装，整个项目就这样完成。既不是完全AI化，也不全是手搓，算是一个过渡的融合阶段。 v0简介 v0 是由 Vercel 团队推出的创新型

GPT-6 Astra（来源：网络） OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示，当前时代正迎来「创意人士」的复仇——那些曾经令人厌烦、空有创业想法却缺乏技术能力去实现的有志创业者。这就像说「我有一个很好的歌曲创意，只需要那个拿吉他的人帮我做出来」一样。「我以前确实觉得这很可笑，」Altman

AI Agent现在很火热，但作为币圏先行者们的项目却几乎全军覆没：AI16z几近归零，Luna、aixbt这些基本都是趴在底部不动了！难道又是见光死的铁律？ 不过Virtuals Protocol这个项目有点不同，估计也是可能唯几幸存的项目。市场早期把 Virtuals Protocol 当成一个代币发行平台，但它真正在做的是给 AI 代理和机器人搭建身份、支付、交易基础设施。

OpenAI’s Cursor cutoff is a stress test for AI coding lock-in. Which parts of your workflow survive if a model provider walks away, and which were never really yours to begin with? Read the full article

试用了下OmniRoute，感觉还不错！安装简单，集成也方便，关键还免费，天下真有这样的好事！ 简介 OmniRoute 是一款本地优先、开源免费（MIT 许可证）的 AI 网关，旨在通过一个统一的 OpenAI 兼容端点，将请求智能路由到 230+ 家 AI 提供商（含 90+ 免费服务）和 1200+ 模型，从而解决多供应商集成碎片化、成本不可控和服务不稳定等痛点。 OmniRoute 充当 AI

据称是孙割主推的AI项目，真是哪热哪就有孙割！ 初试了下，对标的claude，接入的是多家模型。套个壳，加上加密充值，就是个新项目啰。 登录和充值可以使用区块链，支持多款钱包，还有多条链。试了下，不用KYC，直接钱包挂上，充值进就可用。体验还真不错！少了很多破事，流畅不少。 大模型服务是 B.AI 生态中的专业 AI 服务模块，基于区块链基础设施构建，旨在为用户提供安全、高效且易于使用的 AI 服务体验。作为

随着Vcard软跑路（充值不到帐）之后，给OpenAI API充值又再一次成了难题。只是这次不想再做这道题！试着用用中转API吧，至少充值能简便点。 重新捡回OpenRouter，它创建最早，支持的模型最多，接入也方便。只是后期对地区开始限制，像OpenAI、 Claude的模型在国内和香港都用不了，只能先搁置。 AI Router OpenRouter 提供多个大模型的API接口 WorldRouter

在MCP的集成开发方面，LangChain是个做得不错的项目，其它方面也很优秀！它有个专门的库来处理，就是langchain-mcp-adapterslibrary。导入的MultiServerMCPClient是官方提供的多服务器管理客户端，可以同时连接多个 MCP 服务器。 主要能力 工具调用与管理：能够将各种 MCP 服务器提供的工具转换为Agent可直接使用的标准化工具。

在上一篇《MCP Server开发》中开发的是本地的server，客户端要调用本地的server（python）文件。当然，这是mcp设计的方式之一。另外的，分离式的远程mcp server是现在的目标。 远程mcp server需要使用streamable-http来提供mcp服务，这和restful api的理念似乎有点相似啊，这估计就是大道归集吧。

Awesome AI AI助手 Agent 智能体平台 大语言模型LLMs AI拓展工具 Skills AI社区 绘图 修图 设计 室内设计 写作 编程 前端开发 虚拟角色 数字人 开源数字人 关键词助手 视频剪辑 视频动画 音频 三维化 AI专用语言 机器学习资料 AI助手 AI·Joe 人工智能助手，辅助工作流 Gemini 谷歌旗下用于高精度多模态AI助手 Kimi由 Moonshot

DeepAgent等Agent都采用了SQLite作为本地数据库来用，看来，是要对SQLite补补课啰。 SQLite（来源：网络） 下载与资源 官网 菜鸟教程 简介 SQLite 是一个零配置、无服务器、单文件存储的轻量级关系型数据库引擎。它不需要安装独立的服务进程，整个数据库就是一个磁盘文件（.db 或 .sqlite），非常适合嵌入式应用、本地数据存储、原型开发和中小型项目。 特点 特性说明

Android lets you change the default assistant, but rivals still cannot do what Gemini can. New EU rules could change that, though full replacement may not arrive until 2027. Read the full article on Popular

在 Deep Agents 中引入 Anthropic Skills 非常简单，因为 Deep Agents 原生支持 Agent Skills 规范（由 Anthropic 提出并开源的标准）。你不需要任何适配层，直接把符合规范的 Skill 目录传给 create_deep_agent 即可。 DeepAgent集成skills 集成skills my_project/ └── skillsRepo

Skills 本质：Agent 的「工作手册」 Agent正在做事(由AIJoe生成) 如果把 Agent 比作一个聪明但缺乏上下文的实习生，那么 Skill 就是交给它的 标准作业流程（SOP）——固化编码规范、统一输出风格、限制行为逻辑。 Skills 本质上就是教 AI 按固定流程做事的操作说明书，一旦写好，就能像函数一样反复调用。 核心定义：Skill 是 Agent 原生内置的强制约束系统，将「流程配方

下午在调试图数据库时发现有报错，发现是create_react_agent这个函数已被弃用！赶紧查下，LangGraph的官网上还没更新，但LangChain上给出了最新的写法create_agent LangGraph 的新版本迭代中，langgraph.prebuilt.create_react_agent 已经被正式弃用（Deprecated）。 官方为了将 Agent

DeepTutor 是由香港大学数据智能实验室（HKUDS）开发的开源 AI 个性化辅导平台，于 2025 年 12 月发布，目前 GitHub 星标已超过 2 万。它的核心定位是Agent-Native（原生智能体） 的学习工作空间，强调将记忆、个性化和自主代理作为系统的第一公民，而非附加功能。 DeepTutor界面(来源：deeptutor.info) 主要功能 1. 统一多模式学习工作区 DeepTutor

Neo4j的各项功能跑通了，应该将其封装进Agent做为应用。LangGraph中有专门的ReAct Agent，可将其Neo4j做为一个工具导入，就是一个好用的Agent啰！ Agent(由AIJoe生成) from dotenv import dotenv_values from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_neo4j import

在上一篇中我们利用大模型自身的能力来抽取文本中的关系，但是这些默认设置不是很准确。或者数据本身就存在数据库中,已经是结构化的（如 CSV、JSON），就是有逻辑和规律的数据，或者对节点和关系的产生有极其严格的业务逻辑要求，不希望依赖 LLMs 的随机性。那么，这时就可以其自身的特征来直接存入Neo4j图数据库中。 最关键的是要编写明确的 Cypher 语句（推荐用于生产环境、结构化数据）。 from

对neo4j有了基本了解，就可以上手实操啰。这里采用langchain的集成方案，写入和查询都集成得很好，几条命令就可搞定。 写入数据 # 安装包 pip install langchain -i pip install langchain-openai langchain-community langchain-experimental pip install langchain-neo4j from

《2049：未来10000天的可能》是KK对AI等未来世界的预想，就迫不及待地买来读哦。只是翻完后，倒没什么太大感触，远不及他的科技三部曲的深度。里面的很多概念其实现在都在流行，好像也没什么超前的想法吧。特别是里面的“镜像世界”这个说法，远不如“元宇宙”来得科技性感 。 镜像世界 镜像世界是凯文·凯利提出的下一代互联网概念，其核心特征是：