AI Agent
Hermes Agent vs Open Interpreter vs AutoGen：2026年开源AI Agent框架终极对决，谁才是开发者真正的生产力武器？
三大顶流开源AI Agent框架在架构设计、工具调用能力、多Agent协作、部署难度上全面对比。实测同一任务（数据分析+报告生成）在三个框架中的表现，揭示各自适用场景。
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#技术选型
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AI Infrastructure
从 Claude MCP 到 Model Context Protocol 生态爆发：2026 AI 工具调用协议全景图，12个协议谁将统一标准？
MCP、A2A、Agent Protocol、OpenAPI for AI 等12种AI工具调用/Agent通信协议全面梳理。用协议兼容性矩阵一图看懂各协议关系，深度分析谁将成为行业标准。
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AI Infrastructure
向量数据库2026大洗牌：Milvus、Qdrant、Weaviate、Chroma实战横评——你的RAG应用到底该选谁？
四大主流向量数据库在写入吞吐、查询延迟、过滤能力、混合检索、分布式扩展五个维度实测对比。用同一套基准测试 + 同一份数据集跑分，附选型决策树。
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AI Infrastructure
向量数据库选型困局：Pinecone 被 Milvus 反超的背后——2026 企业 RAG 架构的真实成本账
对比 Pinecone、Milvus、Weaviate、Qdrant 在千万级文档检索场景下的延迟、成本、运维复杂度，基于真实压测数据给出不同规模团队的选型决策树，结论是"最贵的不一定最好"。
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开源生态
从 GitHub Trending Top 10 挖出的 5 个被低估的 AI 工具：为什么好项目总是"叫好不叫座"？
从GitHub Trending近30天榜单中筛选出5个star增长快但生态薄弱的AI开源项目，分析"技术实力 vs 社区运营 vs 商业化能力"的铁三角困局，给出开源项目破局的实操路径。
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向量数据库
向量数据库"三国杀"：Milvus 7.x 与 Pinecone 4.0 架构对决，混合检索方案到底该选谁？
从底层索引结构、混合检索能力、分布式扩展性三个维度深度对比Milvus 7.x和Pinecone 4.0，结合RAG实际部署中的召回率下降问题，给出不同业务规模下的选型决策树。
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AI Agent
Hermes Agent vs Open Interpreter：2026 开源 AI Agent 框架的"平民 vs 极客"之争
从零代码编排到终端原生控制，两个设计哲学截然相反的 Agent 框架，在 10 个真实开发场景下到底谁更能打？深度对比记忆系统、工具生态、部署门槛、扩展能力，给出不同开发者的最优选择。
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AI Infrastructure
向量数据库 2026 格局重塑：Milvus vs Qdrant vs Weaviate 在真实 RAG 场景下的性能与成本实测
基于同一千万级文档语料，对三大开源向量数据库进行召回率、延迟、内存占用、运维成本四维对比，给出不同规模团队的选型决策树。
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AI教程
MCP 协议落地半年后，Dify vs LangChain vs LlamaIndex 谁的工具生态最完整？
MCP 已成为 Agent 工具调用的事实标准。本文深度对比 Dify、LangChain、LlamaIndex 三大平台对 MCP 协议的支持程度、预置工具数量、自定义工具开发门槛，以数据库加外部 API 加文件处理完整场景实测。
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AI Protocol
向量数据库红海突围：2026年Qdrant vs Milvus vs Chroma vs VexDB 性能基准与选型决策树
基于统一测试集（100万条768维向量）的真实基准测试，从写入吞吐、P99延迟、混合搜索精度、内存占用、运维复杂度五维度对比四大向量数据库，附选型决策树。
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AI教程
2026开源LLM军备竞赛：Llama 4、Mistral Large 3、Qwen 3.6——谁才是真正的开源之王？
从参数量、训练数据、推理成本、中文能力、工具调用五个维度横评2026年上半年三大开源旗舰模型，附本地部署成本估算和API调用性价比分析。
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AI教程
向量数据库三国杀：Milvus vs Chroma vs Qdrant——RAG应用选型避坑指南
基于2026年最新基准测试，从查询延迟、向量维度支持、分布式扩展性和运维成本四个维度，对比主流向量数据库在真实RAG场景中的表现，附选型决策树。
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