LangChain 如何构建 GTM Agent
LangChain 团队介绍其基于 Deep Agents 构建的 GTM Agent,端到端自动化销售外联流程,从 2025 年 12 月到 2026 年 3 月 lead 转合格商机的转化率提升 250%,同期 pipeline 金额达 3 倍,每位销售每月节省 40 小时。
推荐理由:作者复盘了自己团队的完整落地过程,给出从成功定义、评测到记忆反馈的可复用 Agent 工程方法。
LangChain 团队介绍其基于 Deep Agents 构建的 GTM Agent,端到端自动化销售外联流程,从 2025 年 12 月到 2026 年 3 月 lead 转合格商机的转化率提升 250%,同期 pipeline 金额达 3 倍,每位销售每月节省 40 小时。
推荐理由:作者复盘了自己团队的完整落地过程,给出从成功定义、评测到记忆反馈的可复用 Agent 工程方法。
OpenAI 团队介绍如何用 Codex 结合仓库级 skills、AGENTS.md 和 GitHub Actions,把验证、发布审查、示例集成测试和 PR 审查变成可复用工作流。
推荐理由:OpenAI 官方以自家 Agents SDK 仓库为例,完整拆解了 skills、AGENTS.md 与 CI 的组合用法,含可迁移的仓库维护模式。
Google 搜索 AI 模式通过 query fan-out(查询扇出)技术处理视觉搜索,将图像查询拆解为多个子问题并行分析,从而提升对视觉内容的理解能力。
Manus 博客发布 2026 年 AI 视频剪辑软件横评,对 Manus、Adobe Premiere、Veed.io、Wisecut、DaVinci Resolve 20.3.2、Descript、CapCut、Runway、OpusClip、Filmora AI 十款工具运行同一段 8 分钟素材的完整剪辑工作流,评估语音清理、竖屏改编和人工决策量。
Manus 博客用同一段 Solace Studio 健康工作室应用的提示,测试 Manus、Lovable、Base44、Replit、Bubble、Figma App Builder 和 Glide 七个 AI 移动应用构建平台,按提示遵循度、速度、移动体验和易用性评估。
推荐理由:文章用同一提示并排实测七个平台,指出多数工具只生成前端、后端逻辑才是真正差距,可作为选型参考。
Manus 博客用同一严格提示测试 8 个 AI 作品集构建工具,从设计质量、AI 智能化程度、发布能力和转化重点评估。Manus 和 Replit 均获 9/10 并列第一,Aura、Figma、Webflow 得 8 分,Lovable、Wix 得 7 分,Jimdo 得 6 分。
推荐理由:作者用同一严格提示实测 8 个工具并给出评分和价格表,读者可按预算和设计风格直接对号入座选型。
一项针对12款文本转视频AI工具的评测显示,Manus 以"结构优先"的编排能力在多场景长脚本中表现最强,结构漂移风险"非常低",起价 $17/月(按年计费)。HeyGen 凭借头像真实感与唇同步适合主讲人视频,Runway Gen 4.5 擅长电影级视觉但对结构化叙事较弱,Sora 2 视觉保真度领先却几乎无结构控制。评测使用90秒多场景产品说明等结构化脚本,重点考察场景间的一致性与叙事逻辑。
NXP在Hugging Face发布技术博客,详细介绍了将视觉语言动作模型应用于嵌入式机器人系统的完整流程。核心工作包括构建真实世界的机器人交互数据集,对VLA模型进行针对性微调,以及实施一系列设备端优化以实现高效部署。该方案旨在解决大型模型在资源受限的嵌入式硬件上运行的挑战,推动机器人AI在边缘端的实际应用。
推荐理由:嵌入式AI开发者可掌握从数据集记录到设备端优化的全流程实践。
Google DeepMind 分享 Project Genie 使用指南,提供 4 个提示词写作技巧,帮助用户通过自然语言描述生成可交互的虚拟世界。
推荐理由:Google DeepMind分享Project Genie提示词技巧,教你用AI生成可交互3D世界
Photoroom团队在Hugging Face上发布博客,宣布成功在24小时内完成一个文本到图像模型的训练。这一突破将此类模型的典型训练周期从数周大幅缩短至仅一天。实现的关键在于采用了名为PRX的高效训练方法,该方法优化了计算资源分配与数据处理流程。此举显著降低了模型训练的时间与成本门槛,为快速迭代和部署高质量的图像生成AI模型提供了新的可能性。
推荐理由:Photoroom 分享 24h 内训练文生图模型的实战路径,想快速复现的团队可直接参考
Cognition 发文介绍其从创立起就用 Devin 构建 Devin,上周合并了 659 个 Devin PR,高于 2025 年最好一周的 154 个。文章覆盖全接口使用(web、Slack、Linear、CLI、API)及 Ask Devin 代码问答、Devin Review 自动代码审查、每日设计系统审计、!
推荐理由:Cognition 以当事方身份披露用 Devin 开发 Devin 的完整工作流,上周合并 659 个 Devin PR,读者可对照自身团队借鉴具体用法。
LangChain 发布指南,阐述如何利用新的可观测性工具对生产环境中的 LLM 智能体进行追踪、评估与改进。该指南聚焦于 AI 智能体在生产规模下的监控实践,涵盖 trace 追踪、评估指标及优化方法,帮助开发者解决智能体行为不可预测、调试困难等核心问题。
OpenAI 发布 Codex 模型提示词指南,API 上的 Codex 调优模型为 gpt-5.3-codex,推荐用 medium 推理力度平衡智能与速度,复杂任务可用 high 或 xhigh。
推荐理由:官方为 gpt-5.3-codex 给出完整提示词与工具迁移指南,覆盖并行调用、compaction 和 phase 参数等可落地的集成细节。
英国 AI Security Institute 与 Meridian Labs 合作推出开源转录分析工具 Inspect Scout,基于评估平台 Inspect 构建,可并行分析数千条转录。
OpenAI 开发者博客记录一次长时程实验:用 GPT-5.3-Codex 在空白仓库上以 Extra High 推理从零构建设计工具, uninterrupted 运行约25小时、消耗约13M token、生成约30k行代码。
推荐理由:作者用一次25小时的实测复盘,给出长时程 Codex 任务的文件栈和验证方法,可迁移到自己跑长任务。
Hugging Face 宣布通过其平台提供免费 AI 模型训练服务,用户可结合 Unsloth 高效训练工具与 Hugging Face Jobs 功能,无需支付费用。该举措旨在降低 AI 开发门槛,推动开源开放科学,促进人工智能技术的民主化进程。核心变化在于将原先需付费或自建基础设施的训练流程,整合为平台内可直接调用的免费资源,显著减少开发者的时间和经济成本。
Ramp 基于 Modal Sandboxes 构建内部后台编码智能体 Ramp Inspect,目前启动了 Ramp 超过一半的已合并 pull request,其中超过 80% 的 Inspect 代码由其自身编写。
推荐理由:原文给出 Ramp Inspect 的架构细节、启动优化方式和采用数据,读者可借鉴后台编码智能体的落地方案。
Agentic 时代 AI 不再只是聊天机器人,而是能自主执行任务的智能体。面对 Claude、GPT、LLaMA 等模型,需根据代理能力、任务类型和生态集成重新评估选择策略。
推荐理由:AI 大咖 Ethan Mollick 撰写 Agent 时代实用选型指南
LangChain 分享 harness engineering 方法,在不换模型(固定 gpt-5.2-codex)的情况下,把 deepagents-cli 在 Terminal Bench 2.0 上从 52.8 提升到 66.5,进入榜单前五。
推荐理由:LangChain 完整公开了仅靠改 harness 把 coding agent 提到 Terminal Bench 2.0 前五的迭代方法与具体中间件设计,可迁移到自家 Agent 优化。
Sierra 构建了一套基础设施,确保在 LLM 服务提供商面临压力时,AI 智能体的行为保持稳定一致。该系统通过动态路由和冗余机制,在模型 API 出现延迟或故障时自动切换至备用模型,同时维持智能体的响应风格与决策逻辑不变。该方案已在生产环境中验证,能够在不牺牲用户体验的前提下,保障智能体服务的可靠性与行为可预测性。
OpenAI 构建了一套结合速率限制、用量追踪与积分的实时访问系统,用于支撑 Codex 和 Sora 的持续访问。该系统旨在突破单一速率限制的局限,扩展用户对这两个产品的访问能力。
Codex 和 Claude 宣布推出面向所有用户的定制化内核服务。这一举措旨在通过开源工具降低高级AI模型的访问门槛,使开发者能够根据特定需求调整和优化模型性能。新服务预计将支持更广泛的个性化应用开发,同时公布的相关基准测试显示,定制后模型在特定任务上的效率可提升高达30%。这标志着AI技术民主化进程又迈出关键一步。
Manus 博客发布 2026 年 12 款最佳 AI 生产力工具指南,涵盖 Manus、ChatGPT、Jasper、Runway、Gamma、Zapier、Notion AI、Perplexity、Fireflies、Superhuman、Cursor 和 Lovable,起始价格从免费到 $59.99/月不等。
作者在 Manus 和 Synthesia 上用完全相同的创意和企业提示词各做两轮测试,评估提示词遵循、输出质量与易用性。Synthesia 运动更自然、声音设计出色,但创意测试缺少曼谷街景细节,企业视频两次失败且只生成了约 8 秒;Manus 提示词遵循更好,用 Nano Banana Pro 生成的静态图像出色并按要求产出 30 秒视频,但运动不自然、动画有明显视觉问题。
Manus 博客在相同PR包(含授权反转、中间件边界等安全回归场景)上实测 Qodo、Graphite、GitLab Duo、Greptile、Devlo、CodeRabbit、Codacy、Atlassian Rovo 和 Manus 共9款AI代码审查工具,并给出标准化对比表与按需选型指南。
推荐理由:同一组高风险PR上实测9款工具,读者可按安全审查深度与工作流集成需求快速对照选型。
作者用同一份 4 页林肯市发展报告 PDF 实测 8 个免费 PDF 转 PPT 转换器。Manus 因提取市场指标生成真实数据图表且模板样式多样获 9/10。
OpenAI 基于 Codex 与内部智能体经验发布一组智能体原语实践指南,包括 Skills(对齐 Agent Skills 开放标准的可复用版本化指令)、支持安装依赖和写输出的托管 shell 工具,以及自动压缩对话历史的服务端 compaction。
推荐理由:OpenAI 以自家和 Glean 的生产经验总结了 Skills、shell 与 compaction 的组合模式,含可操作的路由与安全建议。
Transluce 用自家工具 Docent 分析 GPT-5.1 Codex 在 Terminal-Bench 上落后 GPT-5 Codex 6.5 个百分点的回退,自测中差距为 11.4 个百分点。
Manus 博客针对 B2B 销售提案、QBR 和竞争演示场景测试了 8 款 AI 演示工具,Manus 以研究驱动的可引用数据获 9 分居首,Genspark 和 Visme 各得 8 分。测评指出多数工具输出属于演示级初稿,只有 Manus 在生成幻灯片前实际研究市场和竞争对手;各工具均缺深度原生 CRM 导入,团队一般还需 15–30 分钟人工完善。
推荐理由:作者以真实 QBR 场景实测 8 款 AI 演示工具,给出评分、价格和适用场景,读者可按销售工作流直接对照选型。
Manus团队用相同提示词和六维评分标准,花三周测试12款AI演示文稿工具并排名,Manus AI Slides获9分居首,Canva AI、Gamma、Pitch等获8分,AI PPT和SlidesGPT仅6分。文章公开测试框架,涵盖生成时间、导出保真度、演讲备注等维度,并披露Manus为自家产品。
Manus 博客用同一个 QuillSpark 产品发布页提示,实测并对比 7 款 AI 登陆页面生成器,按设计质量、文案、生产就绪度、免费发布和自定义等标准评分。
推荐理由:原文用同一提示实测 7 个 AI 登陆页面生成器,给出评分、价格和免费发布差异,可作为选型比较参考。
OpenAI 介绍如何通过 Codex App Server 嵌入 Codex 智能体,这是一个双向 JSON-RPC API,支持流式进度、工具调用、审批和 diffs。文章还讲述了该 App Server 的构建过程。
推荐理由:官方拆解了 Codex App Server 的构建思路和 JSON-RPC 通信机制,对想在自有产品中嵌入 Codex 智能体的开发者有直接参考价值。
Alpic 基于 Apps SDK 在三个月内开发二十多个 ChatGPT Apps,总结出 15 条经验,核心包括用户、UI 与模型三方之间的上下文不对称问题。
推荐理由:作者基于三个月开发二十多个 ChatGPT Apps 的一手经验,总结上下文流、UI 模式与 CSP 等实操教训,并开源配套框架。
LlamaIndex 撰文比较 Skills 与 MCP 两种让 Agent 调用工具和获取领域知识的方式,并在构建 LlamaAgents Builder 时做了实测。
推荐理由:作者结合 LlamaAgents Builder 的实测经验,给出 MCP 与技能在执行模型、维护成本和适用场景上的具体取舍依据。
Manus博客发布一篇亲测对比,作者花数周用相同的逼真书籍、印象派油画、文本标志和幻想景观四个提示词测试五款AI图像生成器。ChatGPT (GPT-4o)与Manus获5/5评分,Midjourney 4/5,Nano Banana Pro与Adobe Firefly 3/5;五款中四款有免费版本,Midjourney是唯一无免费计划的工具。
推荐理由:作者用相同四个提示词实测五款图像生成工具,给出定价、免费额度和各自强弱项,便于按需求与预算挑选。
LangChain 发布指南,阐述如何利用智能体可观测性(agent observability)实现对 AI 智能体的有效评估。指南涵盖追踪(tracing)、调试推理过程以及性能洞察,帮助开发者迭代和改善智能体行为。
研究团队成功利用Claude模型自动生成高性能CUDA内核代码,并将其应用于训练开源大语言模型。这一方法显著提升了模型在特定硬件上的计算效率,是推动AI民主化的重要步骤。通过开源工具与科学,团队致力于降低先进AI技术的开发门槛,让更广泛的社区能够参与并受益于人工智能的创新发展。
OpenAI 说明了 AI 智能体打开链接时保护用户数据的机制,通过内置防护措施防止基于 URL 的数据外泄和提示词注入。
LinkedIn团队探索了将GPT-OSS模型作为智能体应用核心进行强化学习的可行性。实验发现,由于GPT-OSS采用的混合专家架构在两次前向传播中可能产生路由差异,导致在同策略PPO训练中出现重要性采样比率偏离、KL散度爆炸及奖励不增长的问题。团队通过一个关键修复——在同策略条件下强制将旧对数概率设置为新计算值(并分离梯度),确保了重要性采样比率为1,从而恢复了PPO同策略训练的完整性。该修复方案适用于GPT-OSS-20B及GPT-OSS-120B模型。
推荐理由:为MoE模型RL训练提供实用调试方案,提升代理AI开发效率。
LlamaIndex 展示如何用 LlamaParse 与 LlamaAgents 构建后台办公文档处理智能体。