推荐理由:Codex 现在能直接调用 Chrome DevTools 调试浏览器问题,做前端和全栈的同行可以试试,省得在应用和调试工具之间来回切。
MCP 与工具调用
全部主题模型连接外部世界的协议与实践:MCP 生态、function calling、工具链集成的动态。
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OpenAI Developers@OpenAIDevs精选AI 评分6969
xAI@xai精选AI 评分7070@MongoDB 插件已在 Grok Build 插件市场上线。 通过单个提示词,探索数据、优化数据库性能并构建高性能向量搜索系统。
引用xAI@xaiGrok Build 插件市场现已进入测试阶段。 直接从终端使用 MongoDB、Vercel、Sentry、Cloudflare 和 Chrome DevTools 插件进行构建。 了解更多 https://x.ai/news/grok-plugin-marketplace
推荐理由:Grok 插件市场开始落地,MongoDB 插件让开发者可以用自然语言直接操作数据库,这是 Grok 从聊天工具转向开发助手的关键一步。
xAI:News(网页)精选AI 评分7070 xAI 推出 Grok Build Plugin Marketplace
xAI 今日发布 Grok Build 内置插件市场。插件将技能、斜杠命令、AI 智能体、钩子、MCP 服务器和 LSP 打包为可安装包,用户无需离开终端即可浏览、安装和更新。首发合作伙伴包括 MongoDB、Vercel、Sentry、Chrome DevTools、Cloudflare 和 Superpowers。在 Grok Build 中输入 `/marketplace` 或使用 CLI 即可安装,每个远程插件均固定到特定 commit SHA 并经过验证。开发者可提交 PR 到 xai-org/plugin-marketplace 发布自己的插件。
推荐理由:Grok Build 这下可以像浏览器装扩展一样装插件了,涵盖数据库、部署、调试,开发者不必离开终端,这类集成对 AI 编程环境的体验影响挺大的。
xAI@xai精选AI 评分7373
推荐理由:Grok Build 有了插件市场,你可以直接在终端里调 MongoDB、Vercel、Sentry 这些,Beta 阶段已经开了口子,做 Grok 开发的朋友可以先摸一遍,看看能不能把常用工作流串起来。
公众号:数字生命卡兹克精选AI 评分7070 从0到1速通WorkBuddy:国内通用Agent产品教程
WorkBuddy是面向国内用户的通用Agent产品,支持Windows和Mac,提供免费版和58元/月个人专业版,企业版已推出。内置代码开发、日常办公、设计创意三种场景模式及100多个行业领域AI专家。模型集成腾讯混元、DeepSeek(推荐V4 Pro)、GLM、Kimi等国产大模型,也支持接入兼容OpenAI协议的外部API。拥有Skills市场和MCP连接器生态,可打通QQ邮箱、腾讯会议、腾讯文档等服务。教程通过公众号周报生成和功能网页开发两个案例演示实际用法。
推荐理由:补上那批「好是好但用不了」的遗憾,WorkBuddy 用微信扫码登录加技能市场把门槛拉到地面,这篇从 0 到 1 的教程能让你半天内把日常办公任务自动化掉。
Claude:Blog(网页)精选AI 评分7575 智能体表面的演进:使用 Claude Managed Agents 构建
Anthropic 推出 Claude Managed Agents,一套可组合 API 套件,用于构建和部署生产级智能体。该产品从早期简单 API 演进至 Claude Agent SDK,再到将智能体调度层与代码执行沙箱解耦的 Managed Agents。通过只追加日志的会话机制,Managed Agents 解决了托管伸缩、会话持久化、文件系统管理、执行隔离、凭证安全与可观测性等生产部署挑战。团队借助该方案可在数天内完成从原型到生产环境的转化,无需自建基础设施。
推荐理由:Claude Managed Agents 把代理部署的复杂基础设施打包成了 API,让团队从原型到上线只需几天而不是几个月,尤其凭证隔离和延迟优化对生产环境很关键,想部署可靠代理的团队可以认真看看。
Claude:Blog(网页)精选AI 评分7575 Claude Managed Agents 新增定时运行和环境变量存储功能
Claude Managed Agents 今日在 Claude Platform 公开测试两项新功能:代理可按 cron 计划自动执行周期性任务(如夜间数据同步、周度合规扫描、每日摘要),无需用户自建调度器,支持暂停、恢复、归档或按需触发;vaults 新增环境变量支持,允许代理通过 CLI 进行认证请求,真实密钥仅附加在网络边界,代理无法读取。已集成的 CLI 包括 Browserbase、KERNEL、Notion、Ramp 和 Sentry。Rakuten、Actively AI、Ando、Milana 等团队正在使用这些功能实现自动化数据报表、跨账户搜索、招聘提醒等场景。
推荐理由:Claude Managed Agents 现在能定时跑任务和用 vault 安全连接 CLI 了,这基本解决了企业 agent 落地的两个最大痛点——自动化和凭证管理。做 agent 的团队应该仔细读。
Hugging Face:Blog(RSS)精选AI 评分7676 一个Agent如何通过链式调用两个HuggingFace Space构建3D巴黎画廊
一个编码Agent调用HuggingFace上的两个Space,从零构建了展示巴黎地标3D高斯散点图的交互式画廊。Agent先用ideogram-ai/ideogram4生成每个纪念碑的黑色背景图像,再通过VAST-AI/TripoSplat从单张图像重建3D高斯散点(.ply),自动完成坐标系校正、取景、压缩为.ksplat(体积缩小约3倍),并构建基于Three.js的滚动切换、拖拽旋转查看器,最终部署为静态Space。整个过程无需客户端库,每个Space通过`agents.md`暴露可调用API。
推荐理由:Hugging Face 把 agents.md 做成每个 Space 的标准说明书,agent 能直接读懂并链式调用图像和 3D 模型,这篇用 3D 巴黎画廊 demo 告诉你这事儿已经跑通了,做 AI 工具链的可以立刻照着试。
Claude Code:GitHub Releases(RSS)精选AI 评分6161 Claude Code v2.1.169 发布
Claude Code v2.1.169 新增 `--safe-mode` 标志及环境变量,用于禁用所有自定义配置以排查问题;新增 `/cd` 命令,可在不破坏提示词缓存的情况下切换工作目录;新增 `disableBundledSkills` 设置隐藏内置技能。修复了企业 MCP 策略在重连、IDE 配置及首次会话中不被强制的问题,以及 macOS 用户每轮约 30–50ms 的 UI 卡顿、Windows 下 `claude -p` 和 Git 凭证弹窗等多项 bug。改进了任务创建的可靠性,恢复 Vertex/Foundry 默认 5 分钟空闲超时,并降低 CPU 占用。
推荐理由:全是修 bug 的版本里藏了两个实用命令,/cd 换目录不丢缓存和 safe-mode 跳过所有自定义直接排查,重度用户的小痛点被摸到了。
OpenRouter:Announcements(RSS)精选AI 评分6666 EU AI Act 合规:面向 AI 智能体的人工监督
使用智能体 SDK 的人机协作(HITL)工具,可满足 EU AI Act、Colorado AI Act 和 NIST AI RMF 对 AI 智能体的合规要求。
推荐理由:虽然讲的是合规,但直接把监管要求翻译成可落地的代码模式,对做高风险Agent的团队来说是一份照着改就能过审的实操手册。
Claude:Blog(网页)精选AI 评分7272 Claude 为 Connector 开发者推出性能监控仪表盘
Claude 为目录中已发布的 Connector 新增性能监控仪表盘(公开测试版)。所有者可追踪活跃用户、工具调用次数、目录排名、健康评分、错误率、延迟,并按工具细分错误归因;还能按 Claude、Claude Code、Cowork 等产品分解使用情况。访问需 Team 或 Enterprise 账号(Admin/Owner 权限或自定义角色)。基于 MCP 构建的 Connector 可直接在 Claude 应用内提交至目录,该目录已有超 300 个第三方 Connector,每日被数百万人使用。
推荐理由:Claude给connector开发者加了仪表板,能跟踪用量和错误,还能直接提交到目录,做MCP集成的省了监控的麻烦,即开即用。
OpenRouter@OpenRouter精选AI 评分7272新服务器工具:Advisor 让较小的模型咨询一个更高智能的“顾问”模型。 帮助它们逃出困境循环,并帮助你迁移到更便宜的模型!🧵

推荐理由:OpenRouter 这个 Advisor 工具,用大模型给小模型当顾问,专治死循环。想降本到小模型又怕质量跳水的团队,可以试试这个方案。
Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选AI 评分7676
推荐理由:这个产品把AI agent从聊天窗口搬到了桌面,300个并行agent和内置金融工具直接对标专业人群,如果它能稳定运行,个人AI助手的形态又要被重新定义了。
Hugging Face:Blog(RSS)精选AI 评分6262 开源社区支持 OpenEnv 用于智能体强化学习
今日,Hugging Face 宣布 OpenEnv 项目进一步开放,由 Meta-PyTorch、Reflection、Unsloth 等组成的委员会协调,并获得 PyTorch Foundation、vLLM、SkyRL(UCB)等机构支持。OpenEnv 是创建终端、浏览器等智能体执行环境的工具,定位为训练器与环境间的互操作层,标准化环境的发布、部署和消费,但不定义奖励或训练循环。它基于客户端/服务器架构提供 Gymnasium 风格 API(`reset()`、`step()`、`state()`),支持 HTTP、WebSocket、Docker 打包,并将 MCP 作为一等公民,使环境在模拟和生产模式下行为一致。未来将聚焦任务集对接数据集、外部奖励、Harness 集成及自动验证,以推动开源智能体 RL 基础建设。
推荐理由:开源社区在 agent RL 环境上终于开始合流,Meta、Nvidia、Hugging Face 等联合推动 OpenEnv 成为接口标准,不做奖励框架,只做插线板。搞开源 agent 训练的人,这是少有的统一基础设施的机会。
公众号:数字生命卡兹克精选AI 评分7171 微信AI Agent生态曝光:嵌入小程序调用与手机厂商合作
腾讯正测试嵌入微信的AI Agent,用户右滑唤出对话窗口,通过自然语言指令调用数百万小程序完成点咖啡等任务。微信还与华为、荣耀、小米、OPPO、vivo合作推出A2A助手能力,可通过手机语音助理发起微信音视频通话或发送消息。6月8日,微信官方发布《关于开发者接入微信AI生态的指引》,提供自动接入模式,利用微信沙箱全自动改造小程序,使其可被AI直接调用。这一布局被视为Agentic Commerce(代理式交易)的雏形。
推荐理由:微信想用Agent把小程序生态变成操作系统,靠Agentic Commerce抽佣,一旦跑通,想象力比广告大得多。
IT之家(RSS)精选AI 评分7373 微信AI官宣内测:两种接入模式供开发者选择
微信开发者官方今日发布指引,确认微信AI正在内测阶段。开放平台提供两种接入模式:自动模式可授权平台读取小程序源码,无需额外开发即可让微信AI直接操作页面;开发模式下开发者可自主开发技能,审核后由微信AI调用。两种模式可同时开启。微信AI是微信内的AI助手,用户通过自然语言对话即可调用、访问和操作小程序。服务条款称“微信AI”可能非最终名称。接入与否不影响现有小程序服务。
推荐理由:微信终于把AI塞进了自家生态,没做聊天机器人而是直接让AI操作小程序,这个方向比所有独立AI助手都更贴近普通人的真实需求,做小程序的得赶紧看了。
Rohan Paul@rohanpaul_ai精选AI 评分8080
推荐理由:GitHub亲自下场推spec-driven开发,把vibe coding的随意感压回“先写规约再写代码”的老派流程,但这次规约是给AI读的,做coding agent的团队应该认真研究一下。
Claude:Blog(网页)精选AI 评分7676 Claude Cowork 产品指南
Anthropic 发布 Claude Cowork,一款运行在 Claude 桌面应用中的知识工作智能体。它可读写本地文件、跨 Slack 和 Google Drive 等应用协作,执行多步骤任务并生成带引用的实际交付物。核心能力包括本地文件访问、子智能体、长时间运行和定时任务。Claude Cowork 区别于对话式 AI 工具,支持用户描述目标与期望结果后自动规划执行。指南还介绍了产品矩阵(对话聊天、Claude Code 编程、Claude Cowork 跨应用知识工作)、设置要求、权限模型、七种常见工作流(如研究简报、会议准备、定期报告)以及营销和产品管理等插件。
推荐理由:把 Claude 从问答工具升级成能读写本地文件、跨应用交付可交付物的知识工作代理,这份官方指南给出了明确上手路径和七个真实工作流,做产品、做调研的都能直接照抄。
Google Developers Blog(RSS)精选AI 评分7575 Google Colab CLI 发布
Google 推出 Colab 命令行界面(CLI),允许开发者和 AI 智能体将本地终端连接到远程 Colab 运行时,实现无摩擦执行。该轻量级 CLI 支持请求高性能 GPU、远程运行本地 Python 脚本,并检索工件日志或模型(如微调后的 Gemma 3 适配器)。工具可直接集成到标准终端环境,可被 Antigravity、Claude Code 等 AI 智能体调用以管理复杂机器学习流水线。
推荐理由:对于习惯在 Colab 上薅免费 GPU 的开发者,这个 CLI 把本地开发、远程跑训练这套流程的摩擦降到了几乎为零,而且直接对接 AI agent,实验自动化往前迈了一大步。
公众号:通义实验室(千问)精选AI 评分7070 PawBench:给通用智能体一把可度量的尺
通义实验室推出全新评测基准PawBench v1.0,面向个人助理与通用智能体场景,将底座模型与运行框架Harness纳入同一体系进行交叉评测。评测矩阵包含9个模型与3个Harness(Hermes、OpenClaw、QwenPaw),覆盖150道真实任务共4050个测试单元。结果显示,QwenPaw(76.4分)、OpenClaw(75.4分)、Hermes(70.4分)之间存在显著分差,Harness环境对表现的影响甚至大于模型本身。PawBench还通过切片分析揭示了Harness在产物校验、Skill主动发现和Web搜索默认可用性等方面的关键差距。项目已开源。
推荐理由:PawBench 把 Harness 从‘看不见的手’变成可诊断的变量,好 Harness 能让弱模型以下克上,这份评测对 Agent 框架开发者是一份必读的校验清单。