在前六篇文章中，我们的 Agent 已经拥有了多渠道接入、自主推理、动态技能和长短期记忆。但要让它真正“干活”，还需要一双能操控现实系统的双手——工具。OpenClaw 内置了 Shell 执行、浏览器自动化、HTTP 请求等工具，并通过沙箱保障安全 ...

Writing code that interacts with LLM services requires bridging two different worlds. Use these tips and techniques to bind ...

如果你正在用WebSocket给LLM应用做token流式传输，上面这些坑你大概率踩过。WebSocket确实能干活，但它带来的麻烦也不少：连接 ...

Live visualization for GEPA prompt-optimization runs. Renders the candidate tree as a force-directed graph so you can watch prompts evolve over a pareto frontier in real time. Big nodes are candidates ...

最近团队在推进“测试智能体”落地，我基于 Playwright 封装了三个核心 AI Agent，分别负责 用例生成、自动执行与自愈、结果断言分析。三者在工作流中协作，让 Web 自动化测试的编写与维护成本降低了约 60%。下面是完整实操记录，所有命令均可直接复现。 一、整体架构 Agent 1 – 用例生成器：根据自然语言需求或 Swagger 文档，调用 RAG + Playwright 代码 ...

2026 年的前端开发趋势已经很清楚：整个行业正在走向更快、更智能、更可扩展的应用。性能优化、AI 辅助工作流、服务端渲染、TypeScript 普及和 DevOps 集成，已经不再是可选项，而是在现代开发团队里逐渐变成标准实践。 过去几年，前端开发的变化速度一直很快。以前，前端工作大多围绕 UI 组件和 API 对接展开；可到了今天，整个前端生态已经变得更大、更复杂，也更“挑人”了。开发者不仅要 ...