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Qwen3.7-Max 发布，全能智能体基座

阿里云正式对外发布了 Qwen3.7-Max ，一款专为智能体工作流打造的模型，它在代码编写、办公自动化以及长周期自主任务执行上表现出了极高的稳定性。真实开发能力 Qwen3.7-Max 在各项主流

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DDD 与 Ontology 对比分析：代码建模与语义建模的异同相关文档，请提前阅读： AI时代-重温归并排序-不同实现思路详解 AI时代的大数据底层结构：Palantir-Ontology深度解析

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Agent OS ：五种驯服不确定性的范式 0x00 概要 0x01 Part 1: 问题空间 1.1 不确定性的六个来源 1.2 三个独有问题 1.3 跨领域全景：计算机中"驯服不确定性"的经典实践

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LangChain4j + DeepSeek：Java 开发者构建第一个 Agent 的完整指南为什么是 LangChain4j

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@[toc] 1. 为什么需要数据连接与检索？你写了一个调用 LLM 的脚本，但它只能回答训练数据截止日期前的问题。当用户询问"今天股市行情如何？"或"公司最新的产品发布信息"时，模型要么回答"我不

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#21 Hermes架构全景图：从入口到交付的完整数据流如果你只看到六步循环，你只看到了冰山一角在#07中，我们拆解了Hermes的会话循环六步——Intent Parse、Context Ass

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用过 Claude Code 的人大概都有个感觉：它不只是在"聊天"，而是真的在动手干活——跑命令、改文件、搜代码。这背后靠的就是 tools。 Claude Code 本质上是一个 Agentic

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Plan 锁方向，TDD 锁行为。但局部行为被锁住，不代表整个系统可以交付。 Claude Code 在实现阶段最典型的停点问题不是"不会做"，而是停得太早。局部测试过了、代码读起来没问题

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前端 Harness 工程化 - Claude Code 工作流增强方案 📖 前端react Harness 一套为 Claude Code + React + TypeScript 项目量身定制的工

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Web 端 PvP 实时对战从零实现：匹配、同步、伤害全链路拆解前言多人实时对战是游戏开发中最具挑战性的环节之一。本文完整拆解我在 "黑客帝国 VR 系统" 中实现 PvP 对战的全过程。

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企业 Agent 落地的一个普遍痛点是：每搭一个新 Agent，都要重新写一遍工具对接代码。查订单要写一套接口，查库存又要写一套，查客户信息还是得写。工具越多，重复代码越多，维护成本越高。一种可行的

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一、Embedding到底是个啥？别被术语吓到说白了，Embedding就是把文字、图片这种人类能懂的东西，转成计算机能算的向量（一堆数字）。举个例子： "苹果" → [0.12, -0.33,

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