Marico's space

译者前言：AI Agent 框架的 demo 多如牛毛，但大多数在真实用户接触的那一刻就露馅了。这篇文章的评判标准很实在：凌晨两点能不能调试、有没有真正的逃生舱、社区解决的是不是真实问题。按这个标准筛下来，8 个框架里真正能打的没几个。 真正的 AGENT 会做什么 大多数"AI agent"教程教你的只是如何构建一个带记忆的聊天机器人。那不叫 agent。那叫一个有着优秀 PR 团队的带状

译者前言：Serverless 架构的 demo 遍地都是，但真正能上生产的少。这篇文章的作者直接给出了 CloudFront + S3 + API Gateway + Lambda + DynamoDB + Cognito + WAF 的完整方案，包括 CI/CD 分开流水线、Lambda 版本 + 别名滚动发布、SPA 路由的 CloudFront Function 代码——这是那种你拿来就能

译者前言：SaaS 的三大支柱——速度、可扩展性、可靠性——听起来是老生常谈，但这篇文章把每一根柱子拆得很细。亚马逊每 100ms 延迟损失 1% 销售额的数据很有冲击力，而 CAP 定理的讨论方式也比常见表述更实用。如果你在做 ToB 产品，这篇值得细读。 速度作为竞争优势 速度决定第一印象。当潜在客户试用你的 SaaS 应用时，他们会在几秒内形成看法。快速、响应灵敏的界面传递出质量和专业

译者前言：Open Agent SDK 是一个 Swift 写的本地 AI Agent 开发框架，设计思路相当扎实——SessionStore 的 actor 隔离、PermissionPolicy 的可组合策略、路径规范化和段边界匹配防止目录遍历、HookRegistry 的 20+ 生命周期事件。这篇深入分析四个子系统的实现细节，是难得一见的深度技术文。 会话持久化：SESSIONSTOR

译者前言：Laravel 生态丰富，但 AI 集成这块的架构坑不少——限流、token 燃烧、Provider 锁定，每一个都能让凌晨两点的你从床上爬起来。这篇文章给了一张系统级地图，不讲任何一个 Provider 的认证流程，但把 OpenAI、Gemini、Claude 三家的本质差异讲清楚了。选 Provider 前，先把架构搭好。 LARAVEL AI 集成问题域 在选择提供商或绘制

最近折腾了一下 OpenClaw，把它玩出了点新花样——不是正经用法，就是觉得有意思想试试。 具体折腾的是：让一个专门负责画图的 Agent 打开浏览器、调用 Gemini 生成图片，然后另一个 Agent（我管它叫"HR 管理器"）调用飞书（Feishu）API 把生成的图片设成群聊头像。两个 Agent 各干各的，一个画，一个换。全自动运行，我只需要看结果。听起来挺简单对吧？实际上花了得好几

最近在折腾数据管道的自动化，Airflow 这个名字出现频率极高，干脆上手试试。这篇文章算是学习笔记，原文是篇很标准的入门教程，结合实操体验重新整理了一遍，加了点踩坑心得。 如果你也写了 ETL 脚本但还在手动跑，或者想了解怎么把这套东西整到生产级别，这篇应该有用。 ----------------------------------------------------------------

前几天看到一张账单，一周下来 LLM 调用费用近 1.5 万美元——一个客服 Copilot，把同一套 FAQ 上下文反复塞进 prompt，一周之内同一段输入 token 被重复付费了约 41000 次。🤯 第一反应当然是去找 GPTCache 之类的中间件。但看了一眼它的依赖图，陷入了沉思……真的需要那么多轮子吗？ 于是我认真想了想：100 行 Python 能搞定吗？ 答案是：能。而

2025年9月25日，PostgreSQL 18 正式发布。如果你是在冲刺计划中间隙扫了一眼发布说明，然后把它归档为"小版本升级"，建议回头再看看。这版本里落地的五件事，恰好就是你们团队 2023 年在 Confluence 上建的那个"可能需要把部分业务迁移到 Mongo / Dynamo / Cassandra"文档的五个理由。 现在你可以停更那个文档了。你当初标记的那些场景，大部分现在在

这篇文章不是软文——SerpApi 本身也不是什么新鲜玩意儿了。写的是实打实的工程经验：认证怎么过、返回的 JSON 结构到底长啥样、额度怎么省、LangChain 里怎么接，以及那些文档里不会写但人人都踩的坑。 如果你正在做 AI Agent、SEO 工具、比价爬虫，或者任何需要搜索数据的产品，这篇值得花 5 分钟看完。 认证：别把 KEY 写进代码 SerpApi 的认证是整个流程里最