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当前筛选: 标签: Agent
前端全栈转型AI Agent开发:基于Next.js与Vercel的新赛道突围
AI编程工具已从辅助升级为替代,单纯前端开发面临严峻挤压,基础页面、样式及简单交互均可被AI快速生成。TailwindCSS开发商的困境,为前端开发者敲响警钟:固守传统技能终将被动。依托Next.js与Vercel生态,转型AI Agent开发,是前端全栈工程师突破瓶颈、抢占新赛道的最优解。本文将从AI挤压、开发优势、转型路径三方面,提供可落地的转型指南。
老张 2026年4月9日 3
frontend Vercel AI Agent
一文读懂大模型 Agent 与 MCP:从概念到协同逻辑
随着大模型技术从"文本生成"向"自主执行"演进,Agent 和 MCP 逐渐成为连接大模型与实际应用的核心载体。很多开发者在接触相关技术时,容易混淆两者的定位——Agent 是面向用户的"智能执行者",MCP 是支撑其高效运作的"标准化协议",二者相辅相成,共同推动大模型从"被动应答"走向"主动服务"。本文将从基础概念、核心特征、工作逻辑及协同价值四个维度,帮你理清 Agent 与 MCP 的关系,快速掌握这两个关键技术的核心要点。
小白 2026年3月18日 25
大模型 Agent MCP
【深度评测】OpenClaw 风险批判:一款开源AI框架的系统性安全隐患解析
作为近期热度较高的开源AI执行框架,OpenClaw以“高效执行、多场景适配”为卖点,吸引了个人开发者与部分企业的关注。但从专业技术评测视角来看,这款框架的安全设计存在诸多底层缺陷,甚至可以说,其“高效”的背后,是对安全的严重妥协。本文将从架构、语义安全、漏洞、供应链等多个维度,批判式解析OpenClaw的核心风险,为开发者与部署者提供理性参考。
老张 2026年3月12日 38
OpenClaw 龙虾 AI Agent
为什么我们应该选择Dify工作流
为什么我们应该使用Dify来搭建工作流,Dify与其余工作流系统的区别。Dify工作流的能力,适配场景。
老张 2026年3月4日 100
Dify AI Agent AI Workflow
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