不用GPU、不用写Dockerfile，我是怎么1小时搭出可上线的AI Agent的

最近大模型应用开发圈子里，Agent 绝对是最热的关键词之一。从自动化办公到智能客服，从代码辅助到数据分析，AI Agent 正在把"大模型能聊天"变成"大模型能干活"。本地能跑通的 Demo，一上生产就各种环境问题模型调用、权限管理、日志监控……基础设施搭了一半，业务逻辑还没开始写团队里有人会写 Python，有人熟悉 Node.js，技术栈统一成本高。

用AI打造AI应用：Skill + OpenCode 的 LazyLLM开发工程实践

LazyLLM 是一个面向 AI 应用工程化的通用框架，核心目标不是做一个“再封装一层模型调用的工具”，而是提供一套可编排、可扩展、可组合的能力底座，把 Flow、Agent、RAG、模型推理与微调、Skill 等关键能力统一在同一框架下，让复杂系统可以被结构化拆解和快速搭建。我们关注的不是单点能力的炫技，而是如何让个人和小团队，也能具备构建完整 AI 应用的工程能力。LazyLLM在官网。

2026 AI Agent开发完全指南：从MCP协议到多Agent协作系统

本文全面解析2026年AI Agent开发的核心技术与实践。从Agent与Chatbot的本质区别切入，揭示其"感知-决策-执行"闭环特性。重点阐述MCP协议标准化、工具调用实战、多Agent协作框架（CrewAI/AutoGen/LangGraph）以及生产级部署方案。通过代码示例展示Agent如何整合搜索、文件读写等工具链，并分析记忆机制与评估方法论。最后展望2026年Agent生态趋势，指出