从 Coding Agent 到办公 Agent：AI 模型公司正在争夺谁的工作流？

第一章：从 Coding Agent 到办公 Agent，为什么焦点开始转向办公室？ 我最近观察到一个变化：前一段时间，大家谈 AI Agent，最容易想到的是让它读代码、改代码、跑测试、提交补丁。到了 2026 年，模型公司的产品介绍里，邮件、文档、表格、客户系统和审批流程出现得越来越频繁。这个变

当 AI 智能体开始「装插件」：DeepSeek Harness 会成为智能体的 VSCode 吗？

DeepSeek Harness（DSH）v0.1 已发布，MIT 协议开源。它不是新大模型，而是一套智能体运行时，核心架构为“薄内核 + 一切皆插件”：基于 Cordis 微内核，模型、任务循环、Shell、沙箱等均可替换，无需改动框架源码。作者将其与 VSCode、Obsidian、Halo 的插件生态类比，认为 DSH 正尝试把这一成熟范式复刻到 AI 智能体领域，使底座从服务人转向服务 AI。文章同时指出两条路线差异：成品型智能体开箱即用但扩展受限，DSH 高度可定制但有门槛。当前处于 v0.1 开发预览版，官方提示将有破坏性更新，生态尚处真空期，能否成功取决于插件生态的长期生长。

AI 时代的 Token 战争：能源、算力与我们每个人的选择

AI时代，Token是电力的加工计价单位，生产同价，使用价值却天差地别。科技巨头正展开全链竞争：微软买断三哩岛核电站20年电力；英伟达游戏业务仅占8.8%，转向C端AI算力。国家层面，爱尔兰因数据中心耗电占比升至22%而暂停接入新项目；中东由卖石油转向卖Token；中国凭电力充裕和国产芯片走性价比路线。文章指出，AI行业存在“烧钱换增长”的泡沫风险，而化解关键在于每个Token被用在有价值的地方。最终，AI时代的结局由需求方决定——每个人对Token的使用都是一张选票。建议是独立思考，提高每个Token的价值密度，避免成为AI的附庸。

5月AI热点速览

5月AI领域迎来关键节点，Google和阿里云同日发布重磅产品，国产大模型融资超300亿。AI竞争焦点正从模型转向Agent能力，Agent时代正式开启，但杀手级应用仍在孕育中。

学习 Agent，越学越像在重新理解操作系统

文章揭示了Agent框架与操作系统之间的深层对应关系：进程隔离对应Agent隔离、系统调用对应工具调用、虚拟内存对应上下文窗口、文件系统对应RAG系统。作者认为操作系统几十年沉淀的设计智慧正在Agent时代被重新应用，历史在押韵。

AI时代，Rust为何越来越重要？

Rust正成为AI基础设施的核心语言。通过解决推理延迟、内存安全、并发性能等工程瓶颈，Rust在模型加载、向量检索、数据处理等环节广泛渗透，与Python形成创新与部署的互补分工。

告别Word！AI时代让你的LaTeX论文写作效率翻倍

AI工具让LaTeX论文写作变得更简单，可以自动生成公式、表格代码，修复语法错误，帮助理解模板结构，还能将Word文档转换为LaTeX格式，让你专注于论文内容而非排版细节。

DeepSeek-V4全面解析

DeepSeek V4重磅发布，支持100万token超长上下文，采用CSA与HCA混合注意力机制解决长文本处理难题。提供Flash与Pro双版本，MIT协议完全开源，性能大幅提升，部分能力接近闭源旗舰水准。

AI时代的Vibe Coding

AI辅助编程虽能提升效率，但存在上下文理解不足、调试能力有限、业务逻辑理解缺失等局限。程序员应培养系统性思维、代码评审、问题诊断等核心能力，将AI作为助手而非替代者，在保持技术深度的同时学会与AI协作进化。

大语言模型算子逻辑与推理过程

本文以Qwen2.5-32B为例，详细讲解了大语言模型的推理全流程，从输入Prompt到生成Token输出，涵盖Embedding、RMSNorm、多头注意力、MLP等核心算子的作用与原理，帮助读者深入理解大模型内部工作机制。