核心定位 × 技术栈 × 配置扩展 × 预算管理 × 可观测性 × 路由容灾，6 维对比一次讲清，帮你选对 AI Gateway。 一句话总结 New API = 开箱即用的 AI API 网关 + 用量管理平台，更偏平台化，强调多模型聚合、多租户、用户/额度、渠道管理和 Web 后台。 LiteL

一篇能让你下班前就把 LLM Gateway 最小 PoC 跑起来的实战指南。 配套封面提示词见文末。 一、先讲个真事 上个月，朋友公司技术总监找我倒苦水： “我们刚接了豆包，领导又让对接 DeepSeek。CTO 说 Qwen 新模型出来后必须支持，海外业务还要上 Claude 和 GPT。我现在

Windows Portable 环境安装 Triton + SageAttention 2.2.0 完整教程 问题描述 在使用 ComfyUI 运行 MiniMax H3 工作流时，如果添加： MiniMax H3 Memory Efficient Sage Attention Patch 节点，

让业务人员 5 分钟用自然语言打造会自我进化的生产级 AI 智能体 本文配套所有架构图均为 Mermaid 源码，可直接复制到任何支持 Mermaid 的 Markdown 编辑器中渲染。 📑 目录 为什么需要 LangSmith Fleet？ Fleet 到底是什么？ Fleet 的三大核心特性

你的 AI Agent 会写代码、跑命令、操作文件 —— 但你真的放心让它直接跑在你的电脑上吗？ 如果 Agent 误读了某个 prompt 来一句 rm -rf /，或者 curl 到了不安全网络…… 沙箱（Sandbox），就是给 Agent 套的"笼子"。 本文将讲清两种主流方案： 模式一：A

一行自然语言描述 → 一个完整的 React 视频项目。这是程序化视频生成的新范式。 一、背景：为什么需要 Remotion Skills？ 传统视频制作流程是这样的： #bytemd-mermaid-1785761231546-190{font-family:"trebuchet ms",verd

从 Checkpoint 到 Store，让 Agent 真正"记住"你 🎯 写在最前 想象这样一个场景： 用户：「你好，我叫李雷，是个男生。」 Agent：「你好李雷！」 （第二天） 用户：「我是谁？」 Agent：「抱歉，我不知道。」 这就是典型的失忆 Agent——它只能看到当前对话窗口里的

为什么你的 Agent 聊着聊着就"发疯"？为什么它会忘记几分钟前说过的话，又为什么它会"言之凿凿"地胡说八道？ 答案藏在 上下文 里。 构建一个能跑通 demo 的 Agent 容易，构建一个能稳定生产的 Agent 难。难就难在：上下文窗口是有限的，而世界是无限的。一旦你往里塞的内容失控，模型就

当你的 AI Agent 需要接入十几个工具，每个工具的"使用说明"都塞进 prompt 里时，模型会发出这样的哀嚎："我上下文已经爆炸了，怎么干活啊？？" 这篇文章会带你深入理解 Agent Skills 这套由 Anthropic 提出的开放标准，并通过 LangChain DeepAgent

作为 LangChain 团队三大核心产品之一，LangSmith 提供观察、调试和部署 LLM 应用的统一平台。本文带你从入门到 Studio 实战，彻底搞懂 LangSmith 的使用方式。 一、初识 LangSmith 当我们成功构建一个 Agent 后，常常会被这些问题困扰： 这个请求到底经