mmdsun

都上 V 站了不至于。
现在卖课大多是贩卖焦虑加割韭菜的。你先看看文档，如果文档实在看不懂，再考虑花钱买课。

很多课只是讲讲 LangChain 、Spring AI 这类框架怎么用，意义不大。你把框架的文档刷一遍，再看看源码就够了。

而且现在框架的文档超级详细，原理也会讲清楚，比如：

https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/skills
https://spring.io/blog/2026/01/27/spring-ai-agentic-patterns-4-task-subagents
基本上看一遍就能基于框架写出 Demo 吧？

另外，Claude Code 泄露的源码（带注释），GitHub 上也有分享。看完之后就可以尝试自己写一个类似 Claude Code 的智能体——这个阶段就可以徒手撸框架了。

再进一步，可以看看 Anthropic 的博客分享：
https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use
以及 Agent 相关的热门 Pager 论文，重点关注和阅读。再就是一些大学公开的 AI 课程比如 MIT 、伯克利补补基础。

我们公司自研的 Claude 工具基于 spring-ai-agent-utils + Spring Shell
我们会在注入工具的时候 toolsName 加一个前缀避免重复的冲突。
延迟加载可以有效节约 token ，我们工具一般都会开原理也是 Tool Search Tool 。
相关文档可以参考：
https://spring.io/blog/2026/01/27/spring-ai-agentic-patterns-4-task-subagents
https://spring.io/blog/2025/12/11/spring-ai-tool-search-tools-tzolov

@loshine1992 模型编程能力一般都是选用前端的，因为前端好观察、量化打分。并且现在前端工程也不是简单 html 页面了、工程化也复杂 用来评估模型代码能力没什么问题的。Agent Arena 排行 Kimi 3 就掉到第三了。另外已知 GLM 5.2 要开 max 模式，也就是最大深度思考才能比得过海外模型。kimi 3 估计送测也是 max 模式吧 虽然排行没有写 实际感觉还是 max 最大思考深度 才会聪明一些。

@blackantt kimi 3 写代码要比实际好很多，但是要深度思考开最大、测评也是用的 max GLM5.2 也是。如果不开最大就很差，简直两个模型。 现在有中转站都混用国产模型和 GPT/Claude 写代码已经看不出来了。我们公司内部也准备搞个测试实验针对写代码的情况盲测。

个人感觉 kimi 3 和 GLM 5.2 比 GPT 写得好，但打不过 Claude 。参考编程能力排行榜

https://arena.ai/leaderboard/code/webdev

骑得好远，我只在东湖门口租过小蓝车骑过

键盘算一个吧，但其他活动量不等于熵。
https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2019/11/25/going-in-depth-on-the-windows-10-random-number-generation-infrastructure/

不错～赞了。可以优化下 rag 搜索，比较常用的都是向量和关键词的混合搜索+rerank 模型排序，搜索参数自定义比如 0.8 分数、返回条数、提示词

2n 成功概率很高 仲裁不亏