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后端

用 20 行 Python 把 AI Agent 跑在本地——Google Antigravity SDK 实战入门

来源: oschina.net 35
调用远程 Agent API，是过去两年开发者把 AI 嵌入应用的主流路径。这条路走得越深，痛点越明显：每次请求都要跨网络往返，延迟从几百毫秒飙到数秒；定制只能靠 prompt 拼凑，想改推理策略就得和平台方博弈；一旦服务端限流或断线，你的产品就跟着停摆。Google 在 I/O 2026 上发布的 Antigravity SDK，给出了另一条路——用...
# AI # Go # LLM
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Qwen3.7-Max：一个冲着"全能智能体基座"去的模型

来源: oschina.net 34
通义实验室刚放出 Qwen3.7-Max，定位很明确——不做花哨的 benchmark 冠军，要做能真正跑任务的智能体底座。写代码、调试、跑自动化流程、甚至跨越上千步的长周期任务自主执行，它都想包下来。API 即将开放，对开发者来说，最值得关注的不是跑分数字，而是这个模型在"多步自主执行"这件事上到底能走多远。 过去一年，各家都在说"agent"，但实...
# AI # 全栈 # 后端
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AgentScope Java 1.1.0：Harness 工程框架落地，从本地提效到分布式 Agent 一套搞定

来源: my.oschina.net 76
AgentScope Java 1.1.0 把之前规划中的 Harness Framework 全部交付了。这意味着 Java 开发者不再需要自己拼凑 Agent 的基础设施——消息路由、服务发现、容错重试、分布式编排这些"脏活"都由 Harness 承担，你只需要关注 Agent 的业务逻辑。 从个人提效的 Coding Agent 到企业级的 SR...
# AI # Java # LLM
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APIJSON 8.1.8：零代码万能 API 的容量预估与 Rust 新篇章

来源: oschina.net 42
前后端联调时最耗时间的环节是什么？不是写业务逻辑，而是反复对接接口——新增一个字段要改后端代码、重新部署、通知前端、再联调。腾讯开源的 APIJSON 用一种截然不同的思路解决这个问题：后端只配置权限和表结构，前端通过 JSON 本身描述要查什么、怎么查，后端全自动执行并返回结果。8 年多迭代到 8.1.8，这次带来了两个实用特性：容量预估和 Rust...
# Rust # 全栈 # 后端
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MDP 主数据平台 1.2.0：一套代码，微服务与单体自由切换

来源: oschina.net 43
主数据平台的架构选择一直是团队早期最纠结的决策之一——上微服务怕运维成本爆炸，留单体怕后期拆分痛苦。MDP 1.2.0 给了一个务实的答案：同一套业务代码，不改逻辑，通过配置和构建方式决定最终跑成单体还是微服务。与此同时，这版把 Spring Boot、Dubbo、Nacos 等核心依赖全线拉到最新，底座安全性和兼容性同步刷新。 核心思路并不神秘：模块...
# Java # 全栈 # 后端
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Gemini 3.5 Flash：速度翻 4 倍，Google 把赌注押在了 Agent 上

来源: oschina.net 35
Google I/O 2026 上，Gemini 3.5 Flash 正式亮相。这不是一次常规的模型迭代——从命名到定位，Google 明确把"Agentic"写进了产品基因。3.5 Flash 超越了上一代 3.1 Pro 在多项硬核基准上的成绩，同时把推理速度拉到 4 倍。对正在搭建 Agent 系统的开发者来说，这个组合值得认真拆解。 先看三个最...
# AI # Go # LLM
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Docker 发布 AI Agent Gordon：让容器排障从手动摸索变自动修复

来源: docker.com 33
现在的 AI 编程助手写代码、提 PR 都很溜，但一旦容器挂了、网络不通，开发者还是得一头扎进日志里手动排查。Docker 刚刚正式发布了集成在 Docker Desktop 里的 AI Agent——Gordon，专门来填这个坑：它能读懂你的容器环境，主动提出修复建议，甚至直接动手执行操作。 AI 提升了编码效率，但这股红利在应用部署和运行阶段突然断...
# AI # Docker # Go
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