工作流相关 AI 资讯

7月11日

00:12

官方一手AWS Machine Learning Blog@Sumit Wasuja

精选

AWS 在 Quick Automate 中新增原生案例管理功能，支持从创建到解决的完整案例生命周期。用户可创建和管理单/多个案例，自动跟踪更新状态、处理异常，并融入人工参与循环（HITL）步骤。该功能通过案例创建者-处理器模式实现动态扩展。文章通过企业流程实例演示了如何结构化案例管理，包括 HITL 和案例追踪。

推荐理由：想用智能体处理复杂流程？Quick Automate 这个原生案例管理能自动跟踪状态、加人工审核，还会动态扩展，比你自己写代码省事多了。

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7月10日

22:49

Hailuo AI@Hailuo_AI

MiniMax Hub 发布了 Infinite Canvas 功能，让用户在一个无边界的工作区内管理节点、输入和输出。该功能支持任意媒体类型，并允许通过可连接节点构建复杂工作流。实时智能体同步能力确保处理过程保持一致。指南展示了如何利用 Canvas 实现高效的多步骤 AI 任务编排。

技巧 MiniMax Hub Hailuo 无限画布工作流智能体

推荐理由：MiniMax Hub 的无限画布让搭建工作流像搭积木一样直观，节点、媒体、Agent 同步全搞定，适合想提升效率的 AI 玩家。

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12:40

Dify@dify_ai

Dify 发布命令行工具 difyctl，允许用户通过终端直接调用 Dify 工作流，无需浏览器操作。CLI 支持 chain-of-thought 推理过程可视化，每次调用独立显示模型推理步骤，便于调试和审计。同时更新 Human Input 表单，新增下拉字段和文件上传，Excel 图片提取等功能。社区版新增 /create 命令，通过单行搜索即可生成可用工作流。

AI产品 Dify CLI 工作流智能体终端

推荐理由：Dify 的 CLI 工具让智能体和脚本能直接调工作流，省去手动操作，还带推理过程展示，适合自动化场景。

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12:13

官方账号arXiv cs.AI@Emanuele Quinto, Carlo Andrea Rozzi, Francesco Zanitti

论文提出一种Lisp启发的概念模型，使用符号形式、对象身份和live-image思想解释LLM中介工作流。核心区分derive（确定性计算）和infer（LLM判断），并将工作流定义、实例、推理记录等作为持久知识对象存储在共享知识基板中。该模型使工作流本身成为可检查、可恢复、可审查的知识对象。

论文 LLM Lisp 工作流语义持久性知识表示

推荐理由：这篇论文把工作流本身当成可持久化的知识对象，用Lisp概念讲LLM工作流语义，挺有启发。

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02:41

官方账号OpenAI@OpenAI (@OpenAI)

73°

OpenAI推出ChatGPT Work，用户可在web、移动端和桌面端使用。该功能支持单次请求理解用户目标，结合选定应用和文件上下文，自动生成文档、演示文稿、分析报告、网站等。它让AI从回答简单问题转向执行完整工作流，同时用户保持控制权。

AI产品 ChatGPT Work OpenAI 工作流办公效率生产力工具

推荐理由：ChatGPT Work 可以一次请求搞定文档、PPT、分析报告，比之前每次只问一个问题强多了，生产力神器。

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7月9日

21:52

Viking@vikingmute

精选

作者 vikingmute 开源了一个名为“穷鬼组合”的 skill 工作流。该工作流将复杂任务拆分为文档，由昂贵的模型如 Fable5、GPT5.5 负责规划和分解，生成 plans/ 目录下的文件。然后交给便宜的模型如 composer2.5、deepseek v4 pro 执行代码修改，最后再由贵模型 review 便宜模型的修改直到通过。支持自动模式（通过 subagent）和手动模式，适合代码量大的项目以节省成本。

技巧 Fable5 GPT5.5 deepseek v4 pro 智能体工作流

推荐理由：vikingmute 分享了一个省钱又好用的 AI 编程工作流：让贵模型（Fable5、GPT5.5）规划，便宜模型（composer2.5、DeepSeek V4 Pro）执行，帮你白嫖高质量代码。

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11:34

官方账号Pika Labs@pika_labs

Pika 发布了 Director's Suite，用户只需一个提示词即可生成70秒的coal-country主题视频。该工具提供了完整的工作流和示例提示词，作者展示了如何使用单一提示词控制多个连贯镜头。相比之前需要手动拼接多个片段的流程，这一新功能大幅降低了视频创作门槛。

技巧 Pika Pika Director's Suite 视频生成提示词工程工作流

推荐理由：Pika Director's Suite 让你用一句话生成70秒预告片，比之前逐段拼接方便太多。

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01:47

Philipp Schmid@_philschmid

Google AI Studio 近日推出新功能，支持从 GitHub 直接导入项目并同步修改。用户可在 ai(.)studio/build 页面点击“+”选择“Import from GitHub”即可导入仓库。导入后可在 AI Studio 中编辑项目，并将改动同步回 GitHub 仓库。该功能简化了开发者在 AI Studio 与 GitHub 之间的工作流程。

AI产品 Google AI Studio GitHub 项目导入工作流

推荐理由：现在在 AI Studio 里可以直接从 GitHub 拉项目，改完还能同步回去，省去了手动上传的麻烦。

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7月8日

23:32

elvis@omarsar0

AI实验室将持续占据通用场景，应用公司需在结构化工作流中取胜，例如对象、状态、规则、权限和审查。Fillout 是一个典型例子，它通过深度而非简单性获得 12,000 名付费客户，并可能成为最佳 Agent 表单构建器。应用开发者应赋予智能系统深层次的工作流程来操作，而不是在通用智能上竞争。

行业 Fillout 智能体工作流 AI应用

推荐理由：Fillout 用深度工作流赢了，专门给智能体用，已经 12000 付费用户，做 AI 应用的同学该看看这个思路

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05:18

Claude@claudeai

精选

Claude新增定时任务功能，即使电脑关闭也能运行。用户可设定6am自动执行客户端准备，Claude会处理线程和转录，构建简报并留下未发送的跟进草稿。当需要决策时，问题会发送到手机。该功能提升了自动化工作流的灵活性和效率。

AI产品 Claude 定时任务自动化工作流智能体

推荐理由：Claude现在可以定时干活了，你关机它也能跑，早上6点自动整理好简报发你手机确认，省心省力。

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03:10

官方账号Google DeepMind@GoogleDeepMind

Google DeepMind 推出的 Antigravity 技能针对历史分析的三大核心挑战：为每段铭文自动生成定制分析和可视化、跨源映射以发现大规模模式、让非编程人员使用高级 AI 工具。它将这些原本需要复杂编程的流程转化为纯自然语言描述。用户只需用日常英语描述需求，即可完成原本需要多步代码和工具组合的分析任务。该技能降低了历史研究中 AI 的使用门槛。

技巧 Google DeepMind Antigravity 历史分析自然语言交互工作流

推荐理由：如果你搞历史研究又不想写代码，DeepMind 的 Antigravity 技能让你用大白话就能完成复杂分析，省掉写脚本的麻烦。

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02:36

Harrison Chase@hwchase17

该推文介绍了如何利用 LangGraph 实现一个本地优先的个人 AI 代理。代理通过编排、记忆、工具调用、后台工作流和子代理来完成复杂任务。LangGraph 的图结构允许灵活定义状态机，支持持久化记忆和异步后台处理。子代理可以独立执行子任务并返回结果，实现模块化扩展。

技巧 LangGraph 本地优先智能体工作流

推荐理由：想自己搭一个本地跑、能记住你、还能自动干活的 AI 助手？这篇用 LangGraph 手把手教你怎么搞，还能拆分子代理干活。

原文

00:27

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain将于7月15日举办"Build a Secure Computer for Your Agent"技术网络研讨会，主题是为AI智能体构建安全的计算机环境。会议将探讨智能体如何安全地执行代码、处理文件、分析数据、安装包并运行多步骤工作流。重点解决安全性、隔离性、可观测性和控制等关键问题。旨在让智能体在受保护的工作空间中完成真实任务。

行业 LangChain 智能体 AI安全执行环境工作流

推荐理由：LangChain教你给AI智能体配个安全工作站，能编码能分析，还管安全隔离，想玩高级Agent的别错过。

原文

7月7日

22:24

shao__meng@shao__meng

@EXM7777 总结出一套“可重做性测试”筛选标准：若明天可用更便宜模型重做则跳过，否则保留。该标准基于 Llama 时代用前沿模型蒸馏 5.2 万条答案训练小模型、成本不到 500 美元的历史案例。五个动作包括：重写 CLAUDE.md 植入判断力、做顾问式审计输出按预期回报排序的动作清单、在长链路研究上跑深度研究并原子化为 Obsidian 笔记、用 /goal 加动态工作流实现无人值守产出、安装“思考方式记录器”自动将每步推理留存为资产。其中记录器可自动复利，将剩余 Fable 时间转化为永久仓库笔记。

技巧 Claude Claude Fable 5 工作流提示词工程智能体

推荐理由：Fable 5 快没了，但你可以用这套方法把它的思考框架留下来。五个步骤，从写标准到造自动工作流，以后用便宜模型也能跑出高质量。

原文

15:34

AI Will@FinanceYF5

精选

该推文提供了一种将编排工作流配置放入项目文件中CLAUDE.md的方法，定义了Fable作为编排器，将推理密集型阶段交给deep-reasoner，机械执行任务交给fast-worker，并建议Codex作为同级协作者，对于高风险决策让Opus和Codex并行解决问题后综合最佳部分。

技巧 CLAUDE.md Fable deep-reasoner Codex 工作流

推荐理由：教你如何配置CLAUDE.md来分工：Fable做编排，deep-reasoner处理推理，fast-worker干机械活，Codex当同级帮手。

原文

10:12

AI Will@FinanceYF5

Karpathy Loop是一种让AI自主运行实验循环的工作流方法。用户只需设定初始目标，AI会自动执行、反馈并调整策略，实现无人值守迭代。该方案声称能带来10倍效率提升，核心在于搭建循环而非优化提示词。

技巧 Karpathy Loop 智能体工作流提示词工程

推荐理由：想告别一问一答？试试Karpathy Loop，让AI自己跑实验，你只管睡觉，效率翻10倍。

原文

09:34

Tw93@HiTw93

Waza 是一个 Claude Code 技能包，包含 think、review、debug、design、read、write、learn、health audit 共 8 个技能。作者用 Fable 5 深度优化后发布 V3.31，新增 11 个特性，包括更干净的安装流程、更严格的发布门控、修复前提供真实性能证明以及 Codex sandbox-aware 审计。该项目将一个月真实 AI 编码经验提炼成可直接使用的技能。

技巧 Claude Code Waza 编程助手工作流

推荐理由：作者用 Fable 5 优化了 Waza，推出了 8 个现成的 Claude Code 技能，覆盖思考、审查、调试、设计等，安装更干净，修复还带性能证明，实用。

原文

07:09

Notion@NotionHQ

Notion的GTM数据科学团队负责人Jessica搭建了一个AI Chief of Staff，通过3个自动化工作流管理日程：每日简报（每天早8点前生成当日日程和优先级）、每周上下文更新（周一更新团队动态）、每周组织总结（周五扫描会议笔记和Slack渠道标记待办）。Jessica原本每天花30-60分钟手动处理通知，现在完全自动化。Notion提供了复制粘贴指令、连接集成即可使用的步骤指南。

技巧 Notion 智能体工作流自动化提示词工程

推荐理由：Notion官方分享了一个实际案例，用AI自动处理日程和待办，简单几步就能自己搭一个。适合想提高效率的Notion用户。

原文

7月6日

15:33

宝玉@dotey

精选

来自 Claude Code 团队的 Thariq 分享了使用 Claude Fable 5 的三个核心改变：将其视为思维伙伴、设定 /goal 目标指令和 workflows 工作流来验证、以及更有野心。他提出先写小规格（spec），让 Claude 面试提问来明确需求；再用 /goal 持续工作至完成，用 workflows 验证各部分并报告差异；最后鼓励用 Fable 剪辑视频等新尝试。

技巧 Claude Fable 5 Claude Code 编程助手提示词工程工作流

推荐理由：Thariq 用亲身经验告诉你，别把 Fable 5 当监督对象，而是当思维伙伴，配合 /goal 和 workflows 能让它自己验证结果。想提升效率可以试试他的方法。

原文

12:47

shao__meng@shao__meng

76°

Google工程与开发者关系负责人Addy Osmani开源的Agent Skills项目（69.7k星）定义了六阶段生命周期DEFINE→PLAN→BUILD→VERIFY→REVIEW→SHIP，包含24个可执行的Skills。其中doubt-driven-development通过CLAIM→EXTRACT→DOUBT→RECONCILE→STOP对抗性复盘，source-driven-development要求决策挂靠官方文档防止LLM编造API。项目还引入了deprecation-and-migration作为独立技能处理代码废弃。这些Skills将工程纪律固化为AI Agent必须遵循的强制流程，而非依赖提醒。

AI产品 Agent Skills Addy Osmani 编程助手智能体工作流

推荐理由：Addy Osmani的Agent Skills把资深工程师的工程纪律做成AI可执行的24步流程，从定义到发布全覆盖，能防止AI写代码走捷径。适合用Cursor、Copilot等工具但想要可控质量的人。

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11:43

向阳乔木@vista8

精选

该自用前端设计Skill通过调用子智能体并行生成四个不同设计方向。生成后弹出本地服务器预览，用户选中后回传给Codex或Claude Code继续开发。内置58个知名网站的设计Markdown文档，能自动抽取排版和配色等元素。该Skill在Claude Code和Zcode中表现不错，预计本周开源。

技巧 Claude Code Zcode Codex 智能体工作流

推荐理由：vista8分享的前端设计Skill，让AI并行生成四个设计方案，预览后回传继续开发，内置58个网站设计参考，比单线生成更全面。

原文

11:09

小互@imxiaohu

精选

Claude Code 团队 Thariq 分享了使用 Fable 5 后的工作方式转变：从检查 Claude 是否执行正确变为检查是否在做正确的事。他给出三条具体做法：1) 将 Claude 视为早期思考伙伴，先写小需求说明让 Claude 反向采访自己；2) 使用 /goal 和 workflows 功能，让 Claude 持续工作并验证成果；3) 更大胆尝试，比如他用 Fable 5 剪辑了该视频。

技巧 Fable 5 Claude Code 编程助手工作流

推荐理由：Claude Code 团队的 Thariq 用 Fable 5 把跟 AI 协作的方式从盯细节升级成定方向，三条做法具体可操作，尤其是 /goal 和 workflows 功能很实用。

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7月5日

04:19

GitHub@github

GitHub Copilot CLI 新增自定义智能体功能，用户可通过 Markdown 文件定义角色、工具和护栏。该功能支持为安全审计、发布说明、事件响应等场景预配置工作流。团队能以此确保跨成员的操作一致性，提升 DevOps 效率。

AI产品 GitHub Copilot CLI 智能体编程助手工作流

推荐理由：Copilot CLI 现在能自定义智能体了，用 Markdown 设定角色和规则，自动跑安全审计、发版说明这些重复流程，团队省力又统一。

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7月4日

21:56

AI Will@FinanceYF5

精选

本教程教你如何在 Claude Code 中将模型设为 Fable 5，并开启 Max 推理模式。通过指示 Claude 运行动态工作流，让 Fable 5 充当编排者（orchestrator），Opus 负责推理重阶段。这样可以避免频繁触及使用限制，同时最大化利用 Fable 5 的调度能力。适用于需要高效分配模型资源的任务场景。

技巧 Fable 5 Claude Code Opus 工作流推理模型

推荐理由：想省限额又发挥 Fable 5 的调度能力？让 Fable 5 当大脑、Opus 干活，效率拉满。

原文

21:29

AI Will@FinanceYF5

精选

该教程介绍如何将 Fable 5（max reasoning 模式）设为主编排器，Opus 专用于深度推理子代理，Sonnet 负责机械任务子代理，Codex 作为同行高级工程师。步骤包括在 Claude Code 中通过 /model 切换模型、用 /agents 创建两个子代理、安装 OpenAI 官方 Codex 插件并配置 /codex:setup。在 CLAUDE.md 中写入编排规则后，用特定提示词指示 Fable 5 像技术负责人一样分配任务。此工作流可节省 Fable 5 的使用次数，同时利用 Opus 和 Codex 并行处理高难度决策。

技巧 Fable 5 Opus Codex 工作流智能体

推荐理由：一个Twitter用户分享了用Fable 5编排Opus和Codex的实战技巧，配置简单，能同时调用多个模型节省成本，适合需要深度推理+代码执行的任务。

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07:33

elvis@omarsar0

精选

研究员omar sar分享了多模态提示工作流，通过录制语音、屏幕注释、鼠标点击等输入，预处理后传递给Agent，显著提升任务完成效率。该方法已为他节省数小时工作时间，减少与Agent的挫败交互。他将这些录制的任务作为可复用数据集，不断改进并打包成工作流/模式/技能。该技巧应用于Web开发、设计、原型制作、研究等多个场景。

技巧多模态提示智能体提示词工程工作流

推荐理由：omar sar教你怎么用语音+屏幕操作提示Agent，比纯文字提示聪明多了，能省下大量调试时间。

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04:30

Guillermo Rauch@rauchg

在eve.dev部署到Vercel后，Agent可以自动摄取运行痕迹，通过内建的可观测性反思过去运行。它能识别低效、错误、冗余工具调用，并生成新的提示和技能。Vercel开发者现可通过MCP和CLI使用Agent Runs功能。

技巧 eve.dev Vercel MCP CLI Agent 自我改进工作流

推荐理由：Vercel教你给Agent加自我改进能力，直接反思运行记录自动优化提示和技能，省得手动调了。

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7月3日

18:03

Viking@vikingmute

Shadcn 作者开源的 improve 项目（github.com/shadcn/improve）提出一种思路：将最强大的模型用于代码审计和生成计划，再用便宜模型执行修改。例如，Fable xhigh 做 planner/architect，GPT 5.5 xhigh 做 coder，成本仅几美元。穷鬼版本可用 GPT5.5 做 planner，DeepSeek V4 Pro 做 coder，composer2.5 交叉 review。主 Skill 包含多种模式，不直接修改代码，只产出高质量计划。

技巧 Shadcn improve 工作流编程助手 GitHub

推荐理由：谁说贵模型才厉害？Shadcn作者教你用混合模型省大钱，规划和执行分开，又快又稳。

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12:57

AI Will@FinanceYF5

Anthropic工程师在45分钟直播中从零演示如何搭建5个AI助手处理重复任务。核心包括：用Tool分离外部操作、将复杂Agent拆成子Agent、以及当prompt超过上下文窗口时的分段策略。演示展示了Claude Agent的实际配置步骤，包括自定义Tool调用和子Agent调度机制。教程覆盖了从需求拆解到部署的全流程，适合想用Agent自动化日常工作的开发者。

技巧 Anthropic Agent Tool 工作流提示词工程

推荐理由：Anthropic工程师手把手教你拆Agent，45分钟学完Tool和子Agent怎么用，比你自己瞎试快多了。

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10:04

Viking@vikingmute

精选

Mitchell Hashimoto分享了使用Fable xhigh作为规划/架构师、GPT 5.5 xhigh作为编码员、再让Fable xhigh审查的工作流。每次规划和审查成本仅需几美元，远低于通常的50美元以上。另有用户尝试廉价方案：GPT5.5规划+DeepSeek V4 Pro编码+composer2.5/GPT5.5交叉审查。GPT 5.5 xhigh收费比Fable便宜且速度很快。

技巧 Fable GPT 5.5 DeepSeek V4 Pro composer2.5 工作流

推荐理由：Mitchell Hashimoto分享的核心方案：Fable xhigh规划+GPT 5.5 xhigh编码+Fable xhigh审查，成本低至几美元。想省钱的可以用DeepSeek V4 Pro代替编码步骤。

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09:31

shao__meng@shao__meng

精选

Every 团队分享了五位成员使用 Codex 的差异化工作流：Natalia 作为非技术用户让 Codex 自行架构，夜间自动 enrich 数百条 CRM 记录；Dan 创建长线程处理邮件和 Slack 摘要，通过路由线程分发任务；Katie 构建本地上下文文件夹（含 AGENTS.md、identity 等），让 Codex 按风格评分选题；Austin 只给结果目标，让 Codex 搜索 Notion 和 Slack 后直接执行；Kieran 将上下文文件夹跨设备同步，Codex 作为执行层处理申请者邀请流程。文章提炼出四条共性模式：上下文比提示更重要、让 Codex 自建系统、委托重复任务为后台、建立审计反馈循环。

技巧 Codex Claude Code 工作流上下文管理多智能体

推荐理由：如果你想让 Codex 真正干活而不是闲聊，这篇给出了五位真实用户的完整工作流，从架构到执行都有具体案例，直接能抄作业。

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02:50

elvis@omarsar0

精选

Omar Sar分享了PaperWiki，一个用LLM和编码智能体构建的研究知识库。它存储在Obsidian中，通过qmd索引，并以HTML artifact呈现，支持全文搜索和语义搜索。自动化流程每日更新，结合了opus-4.8和deepseek-v4-flash等模型。作者认为LLM知识库能帮助过滤噪声、识别高质量论文。

技巧 PaperWiki Obsidian 知识库智能体工作流

推荐理由：Omar手把手教你用智能体和自动化搭建个人研究知识库，连模型组合和工具链都说了，适合想提升科研效率的人。

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01:08

官方账号SiliconFlowAI@siliconflowai

SiliconFlow发布教程，展示如何使用GLM-5.2模型分析GitHub仓库。用户只需提供SiliconFlow API密钥，将GLM-5.2接入智能体，即可自动读取仓库并生成交互式walkthrough。同时启动“SiliconFlow Summer Rush”活动，前72小时有早鸟奖励池，按GLM-5.2使用量排榜。

技巧 GLM-5.2 SiliconFlow 代码分析智能体工作流

推荐理由：想快速搞懂一个开源项目？SiliconFlow教你把GLM-5.2接入智能体，直接生成互动教程，省去挨个读文件的功夫。还有活动可以冲榜拿奖励。

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7月2日

13:19

AI Will@FinanceYF5

Dan McAteer实测显示Sonnet 5在几乎每个基准测试上都差于Opus 4.8。但他强调在Claude Code中使用Dynamic Workflows时，将/model设为Sonnet 5、/effort设为Ultracode，复杂任务会自动触发动态工作流。未来Fable 5回归后可充当超智能顾问，Sonnet 5则作为快速执行者。

技巧 Sonnet 5 Opus 4.8 Claude Code 工作流编程助手

推荐理由：别只看跑分，Dan教你怎么用Sonnet 5配Claude Code动态工作流干复杂活。

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13:18

AI Will@FinanceYF5

在 Claude Code 中通过三步设置：/model 切换为 Sonnet 5，/effort 设为 Ultracode，并开启 Dynamic Workflow，可使复杂任务自动触发多模型协作。Dan McAteer 认为该配置下 Fable 5 作为超级智能顾问、Sonnet 5 作为执行层，两者分工大幅提升效果。原基准成绩逊于 Opus 4.8 的 Sonnet 5 由此实现性能 “起飞”。

技巧 Sonnet 5 Claude Code Opus 4.8 工作流 Fable 5

推荐理由：想榨干 Sonnet 5？这个三步设置能把它变成执行高手，配上 Fable 5 当大脑，复杂任务直接起飞。

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12:37

小互@imxiaohu

用户小互开发了 Claude Code 副屏工具，解决 Claude Code 回答大段文字时阅读密集、难以理解的问题。该副屏能把 Claude Code 的回答直接转换为直观的页面进行展示，让用户瞬间理解和预览答案。用户还可以在副屏上交互并进行数据回传，提升编码体验。

技巧 Claude Code 副屏编程助手工作流

推荐理由：小互搞了个 Claude Code 副屏，把长篇回复变成可视化页面，还能交互调数据，再也不用瞪着满屏代码头疼了。

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08:36

官方账号Greg Brockman@gdb

Ryan Doyle使用Codex每天早晨自动生成一份个性化“报纸”，包含未读消息、日历、冲浪报告和新闻。这种方法帮助他减少手机使用时间，将注意力集中在一天中的重要信息上。该工作流通过Codex聚合多个数据源，实现每日自动推送。

技巧 Codex 智能体每日摘要工作流

推荐理由：用Codex自动生成每日早报，省去手动刷手机，集中看未读消息、日历和新闻。

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05:47

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

GLM 5.2 模型已在 Microsoft Foundry 平台上线。通过 Fireworks AI 的 FireConnect 功能，开发者能使用 Foundry PTUs 将 GLM 路由到 Codex、OpenCode 或 Pi 等工具。该集成旨在帮助团队从零重建工作流并加速开发。开发者现可立即开始使用。

AI模型 GLM 5.2 Fireworks AI Microsoft Foundry 开源模型工作流

推荐理由：Fireworks AI 在微软 Foundry 上推出了 GLM 5.2，还支持用 FireConnect 路由到 Codex、OpenCode，搞工作流开发能快不少，试试呗。

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00:38

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 的 Deep Agents 新增了递归语言模型（RLM）工作流功能。Sydney Runkle 用 6 分钟视频讲解其原理和用法。RLM 允许 Agent 在多个轮次中递归调用语言模型，提升复杂任务的表现。该功能已集成到 Deep Agents 的当前版本中。

AI产品 Deep Agents LangChain RLM 递归推理工作流

推荐理由：LangChain 给 Deep Agents 加了 RLM 工作流，能递归调用语言模型做更复杂的事。6 分钟视频讲得很清楚，可以看看。

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7月1日

21:46

Dify@dify_ai

Dify 平台宣布支持 Anthropic 的 Claude Sonnet 5 模型。该模型新增了编码、长时运行智能体（agent）和计算机使用（computer use）三项核心能力。用户可在 Dify 的知识库、工具调用、条件逻辑和多步骤自动化中可视化使用 Sonnet 5，无需编写胶水代码。Dify 负责底层基础设施，团队可专注于构建应用逻辑。

AI产品 Claude Sonnet 5 Dify Anthropic 智能体工作流

推荐理由：Dify 现在可以直接跑 Claude Sonnet 5 了，编码、智能体、计算机使用都能可视化搭建，不用写胶水代码，适合快速搭复杂工作流。

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