之前那个火爆全网的 AI 课程又大升级，这次直接甩出一套专攻 AI Agent 落地的开源教程，连代码带架构全免费。 这是微软官方 AI 团队刚整理的《AI Agents 基础教程》，一共 18 课。别再看那些虚头巴脑的理论课了，这个仓库直接手把手教你怎么用开源工具和框架把 Agent 部署上生产环境。 🏷️ 开源数据：GitHub 狂收数万 Star，MIT / Apache-2.0 协议开源。 🔥 核心干货： 从零构建：包含 Python/.NET 双版本完整代码，直接 Fork 就能跑。 7大架构设计模式：把 Multi-Agent 协作、Tool Use、Agentic RAG 和 Metacognition 拆得明明白白。 企业级生产落地：教你怎么处理 Agent 内存管理、上下文工程以及安全防护。 本地化部署：支持配合 Ollama / Local AI 在自己电脑上免 API 费私有化运行。 🔗 传送门： GitHub：

🎓 兄弟们，又挖到一个宝藏课程：7 周从零搭出一套生产级 RAG 系统 GitHub 上 7.7k stars，全程动手写代码，不是幻灯片课 市面上的 RAG 教程大多直奔向量检索，demo 能跑，但是上线就崩。 这门课走的是公司里真实的路径：第一周先把 Docker、FastAPI、PostgreSQL、OpenSearch、Airflow 的基建搭起来，然后老老实实做 BM25 关键词检索，再叠上语义向量做混合检索，最后用 LangGraph 做 agentic RAG，还接了个 Telegram bot 随手提问。 跟完的产出不是 demo，是一个自动抓 arXiv 论文、能回答研究问题的完整系统。 学 RAG 最快的方式，是把它完整造一遍。 GitHub：

🔥 想做 AI Agent 最烦的不是调模型，而是 RAG、记忆、评估、部署、数据库这些东西全都散在不同教程里，拼起来非常累。 最近发现一个神器：Oracle 官方整理的 oracle-ai-developer-hub。 GitHub： 1️⃣ 完整 AI 应用示例提供 Agentic RAG、金融 AI Agent、自然语言查询电商数据库等真实落地案例。 2️⃣ Notebook 实战演示手把手演示 RAG、Hybrid Search、Agent Reasoning、Agent Memory 等核心做法。 3️⃣ 企业级混合数据处理把向量、关键词、图、JSON、关系型数据放到同一个数据库场景里讲，告别玩具版 RAG。 4️⃣ 从 RAG 到多 Agent Workshop提供完整 Workshop，按步骤动手跑一遍，帮你系统性从 RAG 进阶到多 Agent。 5️⃣ 多框架记忆型 Agent 示例包含 OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、LangGraph 等不同框架的记忆型 Agent 实现。 适合特别想把 AI Agent 做得更像生产系统，而不是只停留在聊天 demo 的人收藏使用。

冷知识，RAG 技术的演进路径 ① 2020 — 基础 RAG（解决"知识不在模型里"） 起点是 Lewis 等人的 RAG：DPR 稠密检索 + 向量相似度 + 生成。它第一次让 LLM 能"外接知识库"，缓解幻觉和时效性问题。但这代是"无脑检索"——先把所有文本切成 chunk 做向量索引，查询时取 top-k 就完事。痛点：chunk 彼此孤立、检索粗糙、对复杂问题无力。这正是所有分支要解决的问题。 ② 2022–2023 — 检索精度升级（更准） ColBERTv2：把"单向量"改成 token 级多向量 + MaxSim 延迟交互，匹配更细；残差压缩把存储降 6–10 倍。检索器本身从"粗"变"准"。 Modular RAG：意识到 RAG 不该是固定管道，而是一堆可编排模块（检索/重排/生成），像乐高一样组合。架构开始"模块化"。 ③ 2023–2024 — 反思纠偏 + 结构增强（更准、更懂关系） Self-RAG / CRAG：给系统装"质检员"——Self-RAG 用反思 token 自己决定要不要检索、内容对不对；CRAG 用轻量评估器三路径纠正（正确用/错误重写或联网/模糊混合）。解决了"检索到垃圾也不知道"的问题。 RAPTOR：用递归摘要树组织文档，适合全局性、多跳、总结类问题。 GraphRAG / LightRAG / HippoRAG2：把文本抽成实体–关系知识图谱，用图谱做多跳推理（Microsoft GraphRAG 用 Leiden 社区摘要；HippoRAG 用个性化 PageRank）。这是"结构化知识"路线，但全量图谱构建很贵。 ④ 2024–2025 — 路由与成本优化（更省） Adaptive RAG：按查询复杂度动态路由——简单问题直接 LLM 答、复杂问题才走多步检索。 LazyGraphRAG：把社区摘要延迟到查询时才算，索引成本降到 GraphRAG 的 0.1%。 长上下文路由：2M token 窗口出现后，结论是"不替代 RAG，而是分工"——简单查走 RAG（几分钱），复杂多跳走长上下文，视觉文档走 ColPali。GraphRAG-Bench（ICLR 2026）给出经验法则：图的价值随查询复杂度上升。 ⑤ 2025–2026 — 自主智能体 + 强化学习（更自主） Agentic RAG：让 AI agent 动态决定"用什么工具（向量库/网页/API/SQL）、查几轮、怎么合成"。 Search-R1 / DeepRetrieval / DeepResearcher / MCTS-RAG：用 RL 端到端训练 LLM 学会"何时搜、搜什么"。Search-R1 在 Qwen2.5-7B 上比普通 RAG 提升 41%；DeepRetrieval 直接以检索指标（recall@k、NDCG）为奖励优化查询；MCTS-RAG 把蒙特卡洛树搜索融进推理。这是从"固定流程"走向"会自己找信息的智能体"。

豆包最忠实的用户，永远是农村人， 因为他们不懂LLM，不懂agentically解决问题，不懂各种web fetcher/searcher、container这些function calling，不懂goal（我发明的goal driven，dual agent）这些技术， 他只知道，他年轻时最深爱的春晚和综艺大观主持人倪萍，现在正在豆包里为他送上最衷心的祝福。

我今天脑子炸了的另一个原因，是因为我就是k-SAT问题的直接受害者。 RSI Chip的终极目标，就是让Agent来agentically设计EDA，设计全世界一切所有的芯片，实现foundry signoff，而我只能用和cadence或者synopsys完全一样的CDCL来做SAT solver。 LEC是当今VLSI design 里面最重要的一步，而商用SAT solver极有可能在这个问题被OpenAI推进一小步之后带来巨大优化。 至少如果你用kissat这种CDCL SAT solver来解决的话，worst case依然是exponential的，但是我完全相信至少在这个问题上可以推进一步。 我会再抽空研究研究，但是RSI Chip持续推进一定是停不下来的。

党哥下一步是做ansys和simulink，AI Agent开发，Agent使用，goal driven去设计仿真完整产品。 党哥的终极目标是agentically and recursively把制造业、工业、控制、电子、电气的所有设计验证仿真工作全部做完， 我相信，中国是一个制造业大国，如果能用agent完成一切的工业电气自动化半导体设计， 就可以帮中国的企业节约掉绝大多数工程师研发的费用，中国所有工科生（包括清华电子电机电气本硕博）就不用坐在办公室里加班做设计研发测试，直接集体进厂了。

今天看AMD财报及电话会议能确认的几个关键点： 1、明确提到了服务器CPU的TAM（潜在市场总量）到2030年超过1200亿美元，苏妈原话是这么说的:“基于我们目前观察到的需求信号，以及智能体AI(AgenticAI)驱动的CPU计算需求的结构性增长，我们现在预计服务器CPU的潜在市场总量(TAM)将以每年超过 35% 的速度增长，到 2030年将超过1200亿美元。” 而25年11月分析师大会上当时预估时为约600亿美元（18%CAGR），现在是1200亿美金，35%CAGR 2、数据中心收入58亿美元首次超越英特尔：同比增长57%至58亿美元，其中服务器CPU收入同比增长超50%创历史新高。同期英特尔DCAI收入51亿美元、增速22%——AMD在数据中心领域的收入规模首次实现反超。 。从2017年Zen架构首次进入服务器市场到今天，AMD用了近10年时间完成了这个历史性的反超。 3、服务器CPU业务是最大亮点——连续第4个季度创收入记录，同比增长超50%。云和企业客户各增长超50%，EPYC驱动的云实例数同比增长近50%至超过1600个。5代EPYC Turin的爬坡和4代Genoa的持续出货共同推动了增长。苏妈特别指出，增长主要由出货量驱动而非提价，ASP的提升更多来自产品组合和核心数的增加。 4、服务器CPU的故事正变得越来越有说服力。TAM从600亿翻倍至1200亿本身就是一个值得停下来消化的数字。管理层的逻辑链很清晰：Agentic AI的普及→推理量爆发→每个agent需要CPU来编排和处理数据→CPU与GPU的配比从1:4提升到1:1甚至更高→CPU TAM倍增。Q2服务器CPU收入指引同比增长超70%，全年增长轨迹还在加速。 4月中的这篇推文，也有详细聊到CPU在Agent时代关键位置提振的底层逻辑，也给到个人认为利好的标的，今天都在爆发，连A股的海光信息都涨停了20%一根大阳线。 现在看CPU这个趋势还在加强

币安 Agent ID 5天注册破10万了！ 抓紧给自己抢一个真正的 AI 钱包身份吧。 Agent ID 只能通过 Binance Agentic Wallet 创建，而这个钱包本身又是基于币安 MPC 钱包 + 完整 KYC 的。 所以这 10 万个 .ai，含金量确实不一样。 简单说就是： 🔸给你的 AI 一个好记的链上名字（ 🔸用自然语言直接指挥 AI 做 Swap、限价单、转账 🔸资金和主钱包完全隔离，规则你定、AI 只能在规则内执行 🔸目前机会主要在 BSC 上 以前是一个人盯盘，现在是你有一个专属 AI Agent 帮你干活。 想占好名字的抓紧，免费先到先得。 #Binance# #AgentID# #AgenticWallet#

吴说获悉，Coinbase 发文系统阐述其在 AiFi（智能体金融）领域的全栈布局。Coinbase 指出，智能体经济主要由用户使用智能体、企业向智能体销售以及开发者构建智能体三方构成，而 Coinbase 正在为这三类群体提供全套基础设施：面向用户的 Coinbase for Agents 允许用户通过 Claude 或 ChatGPT 接入平台进行资产交易与投资组合管理；面向企业的 Coinbase Business 支持通过 x402 协议接收 AI 智能体的 USDC 支付；面向开发者的 CDP x402 SDK 则允许开发者在 3 行代码内为任意 API 或 MCP 接入智能体支付功能。此外，Coinbase 还推出了 AI 投资顾问 Coinbase Advisor 以及用于智能体服务发现的 AgenticMarket。Coinbase 提醒，AI 代理可能会出错或失败，使用需承担代理执行的交易的所有风险，以及第三方 AI 提供商对数据使用的任何风险。