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Agentic Context Engineering

参考

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PPT神器

本文主要介绍一些比较优秀的产品，分析他们有趣的功能，打动人心的地方，为自己开发项目提供灵感。

OpenAI

openai pulse GPT store Chatgpt语音视频app DeepResearch CodeX

Claude

claude code， Claude SDK

多媒体神器

AutoGen 0.4 版本

根据我搜索到的信息，AutoGen 最新版本（特别是 0.4 版本及更高版本）引入了许多新特性和改进，主要集中在以下几个方面：

核心架构和 API (Core & API)

LangChain 技术架构与实现详解

LangChain 是一个强大的框架，旨在简化和加速基于大型语言模型 (LLM) 的应用程序的开发。它的技术架构和实现围绕着模块化、可组合性和标准化接口的核心思想。

项目基本信息 名称: nanochat - “最便宜的$100 ChatGPT克隆” 用途: 完整的LLM训练和推理流程，从数据到Web UI 规模: ~8K行代码，45个文件，单个 8XH100 节点上 4 小时完成训练 成本: ~$100 (d20 模型，561M 参数) 🛠️ 技术栈 Python 3.10+ + PyTorch 2.8+ Rust tokenizer (rustbpe via PyO3) FastAPI + Uvicorn 用于 Web 服务 HuggingFace datasets + wandb 实验追踪 uv 作为依赖管理器

Zen MCP (Zread.ai) Supabase MCP (https://github.com/supabase-community/supabase-mcp) Browser MCP(It’s like having Google built into your editor. No more jumping between tabs.) Claude Taskmaster Exa MCP(https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server)

Lastmile MCP: https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent (Lastmile MCP提供生产级框架，支持多代理协调与人类参与工作流，简化MCP服务器生命周期管理。)它对 Anthropic 的“构建有效代理”研究中每一种模式的实施，再加上 OpenAI 的 Swarm 多代理编排，树立了标准。该框架处理所有繁琐的 MCP 服务器生命周期管理工作，同时为您提供强大的工作流模式，例如评估器 - 优化器、编排器 - 工作者以及并行执行。 Claude Code MCP Server : https://github.com/steipete/claude-code-mcp (其与众不同之处在于能够绕过权限中断，并一次性执行复杂的编码工作流。,对于那些想要利用 Claude 的系统级访问权限来完成其他集成开发环境无法处理的任务的开发者来说，这是很有价值的。)

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