[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"consumer-news-detail-932":3,"consumer-news-interaction-932":41,"consumer-news-related-932":44},{"detail":4,"item":36},{"card":5,"schemaVersion":23,"fields":24,"content":30},{"id":6,"kind":7,"targetType":8,"targetId":9,"subtype":7,"typeLabel":10,"title":11,"subtitle":12,"summary":13,"coverUrl":14,"badgeText":15,"href":16,"sourceName":12,"meta":17,"metrics":20,"tags":21,"resolved":22},"NEWS_ARTICLE:932","news","NEWS_ARTICLE",932,"资讯","2026年AI编程工具大全，33个主流工具一次看懂","博客园","事情是这样的，前两天看到一张图，是某个社区官网的「支持的工具」清单，我数了数，整整31个AI编程工具。 两年前这份清单撑死5个，现在直接31个，而且我居然每一个都认识。。。 干脆整理成一篇，顺手把最近字节的TraeWork和豆包工作也补了进来，凑成33个。 今天给大家推荐一遍，每个工具说说它是干什么","https:\u002F\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260909210838518.png","","\u002Fnews\u002F932",[18,19],"2026","人工智能",{},[19],true,"consumer-content-detail-v1",{"sourceName":12,"authorName":25,"categoryName":19,"summary":13,"description":13,"publishTime":26,"updateTime":27,"sourceUrl":28,"language":29},"狂师","2026-09-11T08:43","2026-09-11T15:21:59","https:\u002F\u002Fwww.cnblogs.com\u002Fjinjiangongzuoshi\u002Fp\u002F22929704","中文",{"format":31,"policy":32,"normalized":22,"html":33,"text":34,"wordCount":35,"hasBody":22},"HTML","NEWS_CONTENT_V1","\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260909210838518.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>事情是这样的，前两天看到一张图，是某个社区官网的「支持的工具」清单，我数了数，整整31个AI编程工具。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>两年前这份清单撑死5个，现在直接31个，而且我居然每一个都认识。。。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>干脆整理成一篇，顺手把最近字节的TraeWork和豆包工作也补了进来，凑成33个。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>今天给大家推荐一遍，每个工具说说它是干什么的、亮点在哪，官网附在下面，开源的附仓库，最后聊聊我的看法。按出身分了四拨，海外大厂、创业公司、国产军团、开源新势力。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>一、海外大厂系\u003C\u002Fh2>\n\u003Ch3>1. Claude Code(Anthropic)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>终端编程agent的开创者，把「用自然语言驱动整个代码库」这件事真正跑通的产品。skills、subagent、hooks这套玩法都是它带起来的，如今生态最全，也是全行业被对标最多的那一个。如果你只想试一个，大多数人会先推荐它。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fclaude.com\u002Fproduct\u002Fclaude-code\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">claude.com\u002Fproduct\u002Fclaude-code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905111417843.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>2. Codex(OpenAI)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>OpenAI的官方coding agent，跟Claude Code能掰手腕的另一个王炸产品。终端CLI开源，云端是它的独门玩法，任务派出去在云上自己跑，改完提PR回来等你验收。ChatGPT订阅自带额度不另收费。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">developers.openai.com\u002Fcodex\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fopenai\u002Fcodex\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>3. Gemini CLI(Google)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Google官方的开源终端agent，Apache协议，免费额度出了名的大方，个人开发者每天能白嫖的量相当可观。多模态是它的独门优势，看图写代码、对着截图改UI这类活它最顺手。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fgemini-cli\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fgemini-cli\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905111613837.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>4. GitHub Copilot(微软)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>2021年最早的AI代码补全，资格最老，渗透率最高。这几年从补全工具一路进化成全家桶，IDE插件、对话、CLI、网页端agent全都有，企业采购时往往是默认选项，稳。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112006652.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>5. Antigravity(Google)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Google去年11月发布的agentic IDE，吸纳了Windsurf的原班人马。它的核心玩法是把任务丢给一个manager agent，由它编排多个agent并行干活，你在旁边看产出就行，目前免费用Gemini。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fantigravity.google\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">antigravity.google\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>6. Grok Build(xAI)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>马斯克家的终端coding agent，Rust写了约80万行，开源9天拿了2万star，热度恐怖。全屏TUI、计划模式、子代理、MCP一应俱全，缺点也明确，用起来贵。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.ai\u002Fnews\u002Fgrok-build-cli\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">x.ai\u002Fnews\u002Fgrok-build-cli\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxai-org\u002Fgrok-build\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fxai-org\u002Fgrok-build\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>二、创业公司的当家花旦\u003C\u002Fh2>\n\u003Ch3>7. Cursor(Anysphere)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>AI原生IDE的招牌，编辑器派的门面。Tab补全的预测式编辑加上Composer的任务式生成，把「AI写代码」的体验做成了行业标杆，营收增长是整个硅谷的神话级故事。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcursor.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">cursor.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112041369.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>8. Amp(Sourcegraph)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>做代码搜索出身的团队出品，天生懂大型代码库，跨仓库检索是它的底子。收费按任务量不按座位，免费额度也大，在「不锁死、轻试用」这件事上口碑很好。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fampcode.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">ampcode.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>9. Droid(Factory)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>企业级coding agent的代表，主打工程化，能在CI里稳定跑。它的exec模式不需要守护进程，一条命令拉起一个agent干活，自动化集成特别干净。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffactory.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">factory.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>10. Kiro(AWS)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>亚马逊的spec驱动IDE，思路跟别人不一样，先写需求、设计、任务三段式规格，agent照着规格干活。等于把研发流程本身管了起来，适合团队协作和对交付质量有要求的场景。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fkiro.dev\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">kiro.dev\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>11. Zed(Zed Industries)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Atom原作者Nathan Sobo的二次创业，Rust写的编辑器，把「快」做成信仰，大项目里打开文件、搜索都是秒级。AI能力内置成agent面板，编辑器本体就值回票价。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112224825.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzed.dev\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">zed.dev\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzed-industries\u002Fzed\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fzed-industries\u002Fzed\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>12. Warp(Warp.dev)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>AI终端的代表，把shell整个agent化了。一个会话里并行跑多个agent任务，终端输出还能直接当上下文喂回去，终端党的菜。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.warp.dev\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">warp.dev\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112254617.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>三、国产军团\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>33个里国产占了10个，两年前这个数字是零，这本身就是最大的信号。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>13. Qoder(阿里)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>阿里出的agentic IDE，Quest模式很有辨识度，动手前先把你的意图问清楚再写码，规格驱动的思路。免费额度慷慨，国内网络环境友好。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fqoder.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">qoder.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>14. Qwen Code(阿里通义)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>通义千问官方的编程CLI，配合Qwen3-Coder模型，模型和工具双开源。免费额度是国产代表，白嫖党入门第一站。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002Fqwen-code\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002FQwenLM\u002Fqwen-code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>15. CodeBuddy(腾讯)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>腾讯云代码助手，混元大模型打底，IDE插件加Craft agent双形态。写微信小程序、对接腾讯云特别顺手，腾讯系技术栈的团队可以重点看。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcopilot.tencent.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">copilot.tencent.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>16. WorkBuddy(腾讯)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>CodeBuddy的办公分身，一个多agent并行的办公工作台，报告、表格、PPT都能交付。江湖总结得很到位，CodeBuddy管开发，WorkBuddy管办公。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112501785.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.workbuddy.cn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">workbuddy.cn\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>17. Kimi For Coding(月之暗面)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Kimi模型加官方编程套餐的搭配，直接兼容Claude Code生态，迁移成本几乎为零。国内模型厂商里coding布局最激进的，套餐性价比是招牌。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.kimi.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">kimi.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>18. ZCode(智谱)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>GLM的官方harness，深度绑定GLM系列模型，多智能体协作、Goal、子代理、闲时任务这些功能都在往「复杂任务自主交付」走，用户刚破百万。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzcode.z.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">zcode.z.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112529585.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>19. DeepSeek Harness(深度求索)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>上个月刚开源的agent框架，一切皆插件，模型、工具、会话、agent循环全部可热插拔，还配了88页论文用数学证明插件装卸的安全。极度工程浪漫，很DeepSeek。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112621514.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdeepseek-ai\u002Fdeepseek-harness\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fdeepseek-ai\u002Fdeepseek-harness\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>20. Mimo(小米)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>小米MiMo团队的终端agent，基于OpenCode构建，MIT开源。主打长程任务，围绕计算、记忆、进化三个主题设计，让它能扛几个小时起的大活。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmimo.xiaomi.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">mimo.xiaomi.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FXiaomiMiMo\u002FMiMo-Code\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002FXiaomiMiMo\u002FMiMo-Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>21. TraeWork(字节跳动)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>字节跳动的AI办公研发平台，前身是2025年初发布的TRAE，今年8月和扣子一起并进了豆包体系。Work、Code、Design三种模式一键切换，写代码是它，PPT、数据分析、深度调研也是它，还能直接调飞书、微信、钉钉的插件，个人版注册用户已经破了600万。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905114116380.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwork.trae.cn\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\u002F\u002Fwork.trae.cn\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>22. 豆包工作(字节跳动)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>豆包今年8月刚发的Agent产品，主打操作电脑，拿到授权后能直接用专业软件处理数据、上网收集信息、填表单、比对资料，已经和飞书打通。路线跟GPT-6 Astra主打的computer use是同一个方向，算国产里把这条路走得最靠前的。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.doubao.com\u002Fwork\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https:\u002F\u002Fwww.doubao.com\u002Fwork\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>四、开源新势力\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>最后这拨全是开源项目，代码公开，可以自己部署、自己改、模型随便配，不绑订阅不锁平台，预算有限的个人开发者重点看这里。这拨还有个特点，大半都沾亲带故，Cline的后代、pi的分支、OpenCode的fork，顺着仓库fork关系往下捋，基本就是一部AI编程工具演化史。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>23. Cline\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>VS Code开源agent插件的祖师爷，计划和执行双模式的开创者，MCP协议的早期推动者。后面一串工具都是它的后代。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcline.bot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">cline.bot\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcline\u002Fcline\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fcline\u002Fcline\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905112711675.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>24. Roo Code\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>从Cline社区里长出来的fork，自定义modes玩出了花，你可以给不同任务配不同的agent人格。社区活跃度惊人，迭代速度很快。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Froocode.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">roocode.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRooCodeInc\u002FRoo-Code\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002FRooCodeInc\u002FRoo-Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>25. Kilo Code\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Cline加Roo的超集，多agent编排能力突出，500多个模型自带key零加价。刚被Anaconda收购，算是个不错的归宿。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fkilo.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">kilo.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKilo-Org\u002Fkilo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002FKilo-Org\u002Fkilo\u003C\u002Fa>(被Anaconda收购后IDE和CLI合并进了同一个仓库)\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>26. Kilo CLI\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Kilo家族的终端形态，OpenCode的fork，配置和Kilo生态打通，IDE和CLI之间无缝切换。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fkilo.ai\u002Fcli\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">kilo.ai\u002Fcli\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKilo-Org\u002Fkilo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002FKilo-Org\u002Fkilo\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>27. OpenCode\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>开源终端agent的底座级项目，模型随便换，TUI界面漂亮，LSP集成干净。小米的Mimo、上面的Kilo CLI都是fork它，被fork本身就是一种认证。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905113257210.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopencode.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">opencode.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanomalyco\u002Fopencode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fanomalyco\u002Fopencode\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>28. pi\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>极简agent harness的代表，system prompt才几千token，把省token做到了极致，反而换来了最强的可定制性，Extensions、Skills、模板随便改。口号很傲娇，有很多agent框架，但这个是你的。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260905113335463.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpi.dev\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">pi.dev\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbadlogic\u002Fpi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fbadlogic\u002Fpi\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>29. OMP(Oh My Pi)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>pi的社区fork，Rust核心，把子代理、计划模式、LSP、调试器、持久记忆全塞了进去，等于把CLI和IDE焊在一起。40多家模型供应商任选。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fomp.sh\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">omp.sh\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcan1357\u002Foh-my-pi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fcan1357\u002Foh-my-pi\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>30. Every Code\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Codex CLI的社区fork，本地终端agent，代码diff分析做得特别细，AI改了什么、为什么改，给你解释得明明白白。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjust-every\u002Fcode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fjust-every\u002Fcode\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>31. Goose(Block)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Square母公司Block开源的agent框架，扩展机制设计得很好，MCP生态玩得早。大厂开源里少见的「真开源」，社区氛围好。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblock.github.io\u002Fgoose\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">block.github.io\u002Fgoose\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faaif-goose\u002Fgoose\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Faaif-goose\u002Fgoose\u003C\u002Fa>(Block捐给了基金会独立运营)\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>32. OpenClaw\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>开源个人agent，24小时挂在服务器上替你干活，WhatsApp、TG都能接。今年年初最出圈也最有争议的一个，安全问题讨论很多，玩之前建议先读读它的权限设计。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenclaw.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">openclaw.ai\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>开源 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fi1.wp.com\u002Fimage.kjdaohang.com\u002Fimg\u002F20260909211207868.png?w=720&quality=65&strip=all\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>33. Hermes(Nous Research)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Nous Research今年2月发布的开源自主agent，持久记忆，能从使用经验里自己攒技能，越用越懂你。口号是the agent that grows with you。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>官网 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnousresearch\u002Fhermes-agent\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github.com\u002Fnousresearch\u002Fhermes-agent\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>写在最后\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>四拨看下来，说点我自己的看法。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>第一，别被33个吓到，其实就三类，编辑器、终端、云端，而且功能在飞速趋同，计划模式、子代理、MCP、skills，几乎人手一套，今天你发的新功能，下周别家全都有。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>第二，真正拉开差距的从来不是壳，是模型和上下文管理。同一个模型套不同的壳，体验能差出两档，同一个壳换不同的模型，体验能差出五档。选工具之前，先选模型。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>第三，开源成了大厂的军火库。Cline长出Roo和Kilo，Gemini CLI长出Qwen，OpenCode长出小米和Kilo CLI，Codex长出Every Code，大厂们站在开源的肩膀上发枪，这事挺值得玩味的。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>第四，工具是给干活的人配的，不是给收藏家配的。我的建议是主用一个，副用一个，主用那个往深了用，把skills和规则文件慢慢养起来，你的配置本身会变成资产。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>选工具这事儿，说实话我一直觉得，\u003Cstrong>选哪个不重要，重要的是你手上有没有真的活，让它们帮你干\u003C\u002Fstrong>。\u003C\u002Fp>","事情是这样的，前两天看到一张图，是某个社区官网的「支持的工具」清单，我数了数，整整31个AI编程工具。 两年前这份清单撑死5个，现在直接31个，而且我居然每一个都认识。。。 干脆整理成一篇，顺手把最近字节的TraeWork和豆包工作也补了进来，凑成33个。 今天给大家推荐一遍，每个工具说说它是干什么的、亮点在哪，官网附在下面，开源的附仓库，最后聊聊我的看法。按出身分了四拨，海外大厂、创业公司、国产军团、开源新势力。 一、海外大厂系 1. Claude Code(Anthropic) 终端编程agent的开创者，把「用自然语言驱动整个代码库」这件事真正跑通的产品。skills、subagent、hooks这套玩法都是它带起来的，如今生态最全，也是全行业被对标最多的那一个。如果你只想试一个，大多数人会先推荐它。 官网 claude.com\u002Fproduct\u002Fclaude-code 2. Codex(OpenAI) OpenAI的官方coding agent，跟Claude Code能掰手腕的另一个王炸产品。终端CLI开源，云端是它的独门玩法，任务派出去在云上自己跑，改完提PR回来等你验收。ChatGPT订阅自带额度不另收费。 官网 developers.openai.com\u002Fcodex 开源 github.com\u002Fopenai\u002Fcodex 3. Gemini CLI(Google) Google官方的开源终端agent，Apache协议，免费额度出了名的大方，个人开发者每天能白嫖的量相当可观。多模态是它的独门优势，看图写代码、对着截图改UI这类活它最顺手。 官网 github.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fgemini-cli 4. GitHub Copilot(微软) 2021年最早的AI代码补全，资格最老，渗透率最高。这几年从补全工具一路进化成全家桶，IDE插件、对话、CLI、网页端agent全都有，企业采购时往往是默认选项，稳。 官网 github.com\u002Ffeatures\u002Fcopilot 5. Antigravity(Google) Google去年11月发布的agentic IDE，吸纳了Windsurf的原班人马。它的核心玩法是把任务丢给一个manager agent，由它编排多个agent并行干活，你在旁边看产出就行，目前免费用Gemini。 官网 antigravity.google 6. Grok Build(xAI) 马斯克家的终端coding agent，Rust写了约80万行，开源9天拿了2万star，热度恐怖。全屏TUI、计划模式、子代理、MCP一应俱全，缺点也明确，用起来贵。 官网 x.ai\u002Fnews\u002Fgrok-build-cli 开源 github.com\u002Fxai-org\u002Fgrok-build 二、创业公司的当家花旦 7. Cursor(Anysphere) AI原生IDE的招牌，编辑器派的门面。Tab补全的预测式编辑加上Composer的任务式生成，把「AI写代码」的体验做成了行业标杆，营收增长是整个硅谷的神话级故事。 官网 cursor.com 8. Amp(Sourcegraph) 做代码搜索出身的团队出品，天生懂大型代码库，跨仓库检索是它的底子。收费按任务量不按座位，免费额度也大，在「不锁死、轻试用」这件事上口碑很好。 官网 ampcode.com 9. Droid(Factory) 企业级coding agent的代表，主打工程化，能在CI里稳定跑。它的exec模式不需要守护进程，一条命令拉起一个agent干活，自动化集成特别干净。 官网 factory.ai 10. Kiro(AWS) 亚马逊的spec驱动IDE，思路跟别人不一样，先写需求、设计、任务三段式规格，agent照着规格干活。等于把研发流程本身管了起来，适合团队协作和对交付质量有要求的场景。 官网 kiro.dev 11. Zed(Zed Industries) Atom原作者Nathan Sobo的二次创业，Rust写的编辑器，把「快」做成信仰，大项目里打开文件、搜索都是秒级。AI能力内置成agent面板，编辑器本体就值回票价。 官网 zed.dev 开源 github.com\u002Fzed-industries\u002Fzed 12. Warp(Warp.dev) AI终端的代表，把shell整个agent化了。一个会话里并行跑多个agent任务，终端输出还能直接当上下文喂回去，终端党的菜。 官网 warp.dev 三、国产军团 33个里国产占了10个，两年前这个数字是零，这本身就是最大的信号。 13. Qoder(阿里) 阿里出的agentic IDE，Quest模式很有辨识度，动手前先把你的意图问清楚再写码，规格驱动的思路。免费额度慷慨，国内网络环境友好。 官网 qoder.com 14. Qwen Code(阿里通义) 通义千问官方的编程CLI，配合Qwen3-Coder模型，模型和工具双开源。免费额度是国产代表，白嫖党入门第一站。 官网 github.com\u002FQwenLM\u002Fqwen-code 15. CodeBuddy(腾讯) 腾讯云代码助手，混元大模型打底，IDE插件加Craft agent双形态。写微信小程序、对接腾讯云特别顺手，腾讯系技术栈的团队可以重点看。 官网 copilot.tencent.com 16. WorkBuddy(腾讯) CodeBuddy的办公分身，一个多agent并行的办公工作台，报告、表格、PPT都能交付。江湖总结得很到位，CodeBuddy管开发，WorkBuddy管办公。 官网 workbuddy.cn 17. Kimi For Coding(月之暗面) Kimi模型加官方编程套餐的搭配，直接兼容Claude Code生态，迁移成本几乎为零。国内模型厂商里coding布局最激进的，套餐性价比是招牌。 官网 kimi.com 18. ZCode(智谱) GLM的官方harness，深度绑定GLM系列模型，多智能体协作、Goal、子代理、闲时任务这些功能都在往「复杂任务自主交付」走，用户刚破百万。 官网 zcode.z.ai 19. DeepSeek Harness(深度求索) 上个月刚开源的agent框架，一切皆插件，模型、工具、会话、agent循环全部可热插拔，还配了88页论文用数学证明插件装卸的安全。极度工程浪漫，很DeepSeek。 官网 github.com\u002Fdeepseek-ai\u002Fdeepseek-harness 20. Mimo(小米) 小米MiMo团队的终端agent，基于OpenCode构建，MIT开源。主打长程任务，围绕计算、记忆、进化三个主题设计，让它能扛几个小时起的大活。 官网 mimo.xiaomi.com 开源 github.com\u002FXiaomiMiMo\u002FMiMo-Code 21. TraeWork(字节跳动) 字节跳动的AI办公研发平台，前身是2025年初发布的TRAE，今年8月和扣子一起并进了豆包体系。Work、Code、Design三种模式一键切换，写代码是它，PPT、数据分析、深度调研也是它，还能直接调飞书、微信、钉钉的插件，个人版注册用户已经破了600万。 官网 https:\u002F\u002Fwork.trae.cn\u002F 22. 豆包工作(字节跳动) 豆包今年8月刚发的Agent产品，主打操作电脑，拿到授权后能直接用专业软件处理数据、上网收集信息、填表单、比对资料，已经和飞书打通。路线跟GPT-6 Astra主打的computer use是同一个方向，算国产里把这条路走得最靠前的。 官网 https:\u002F\u002Fwww.doubao.com\u002Fwork 四、开源新势力 最后这拨全是开源项目，代码公开，可以自己部署、自己改、模型随便配，不绑订阅不锁平台，预算有限的个人开发者重点看这里。这拨还有个特点，大半都沾亲带故，Cline的后代、pi的分支、OpenCode的fork，顺着仓库fork关系往下捋，基本就是一部AI编程工具演化史。 23. Cline VS Code开源agent插件的祖师爷，计划和执行双模式的开创者，MCP协议的早期推动者。后面一串工具都是它的后代。 官网 cline.bot 开源 github.com\u002Fcline\u002Fcline 24. Roo Code 从Cline社区里长出来的fork，自定义modes玩出了花，你可以给不同任务配不同的agent人格。社区活跃度惊人，迭代速度很快。 官网 roocode.com 开源 github.com\u002FRooCodeInc\u002FRoo-Code 25. Kilo Code Cline加Roo的超集，多agent编排能力突出，500多个模型自带key零加价。刚被Anaconda收购，算是个不错的归宿。 官网 kilo.ai 开源 github.com\u002FKilo-Org\u002Fkilo(被Anaconda收购后IDE和CLI合并进了同一个仓库) 26. Kilo CLI Kilo家族的终端形态，OpenCode的fork，配置和Kilo生态打通，IDE和CLI之间无缝切换。 官网 kilo.ai\u002Fcli 开源 github.com\u002FKilo-Org\u002Fkilo 27. OpenCode 开源终端agent的底座级项目，模型随便换，TUI界面漂亮，LSP集成干净。小米的Mimo、上面的Kilo CLI都是fork它，被fork本身就是一种认证。 官网 opencode.ai 开源 github.com\u002Fanomalyco\u002Fopencode 28. pi 极简agent harness的代表，system prompt才几千token，把省token做到了极致，反而换来了最强的可定制性，Extensions、Skills、模板随便改。口号很傲娇，有很多agent框架，但这个是你的。 官网 pi.dev 开源 github.com\u002Fbadlogic\u002Fpi 29. OMP(Oh My Pi) pi的社区fork，Rust核心，把子代理、计划模式、LSP、调试器、持久记忆全塞了进去，等于把CLI和IDE焊在一起。40多家模型供应商任选。 官网 omp.sh 开源 github.com\u002Fcan1357\u002Foh-my-pi 30. Every Code Codex CLI的社区fork，本地终端agent，代码diff分析做得特别细，AI改了什么、为什么改，给你解释得明明白白。 官网 github.com\u002Fjust-every\u002Fcode 31. Goose(Block) Square母公司Block开源的agent框架，扩展机制设计得很好，MCP生态玩得早。大厂开源里少见的「真开源」，社区氛围好。 官网 block.github.io\u002Fgoose 开源 github.com\u002Faaif-goose\u002Fgoose(Block捐给了基金会独立运营) 32. OpenClaw 开源个人agent，24小时挂在服务器上替你干活，WhatsApp、TG都能接。今年年初最出圈也最有争议的一个，安全问题讨论很多，玩之前建议先读读它的权限设计。 官网 openclaw.ai 开源 github.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw 33. Hermes(Nous Research) Nous Research今年2月发布的开源自主agent，持久记忆，能从使用经验里自己攒技能，越用越懂你。口号是the agent that grows with you。 官网 github.com\u002Fnousresearch\u002Fhermes-agent 写在最后 四拨看下来，说点我自己的看法。 第一，别被33个吓到，其实就三类，编辑器、终端、云端，而且功能在飞速趋同，计划模式、子代理、MCP、skills，几乎人手一套，今天你发的新功能，下周别家全都有。 第二，真正拉开差距的从来不是壳，是模型和上下文管理。同一个模型套不同的壳，体验能差出两档，同一个壳换不同的模型，体验能差出五档。选工具之前，先选模型。 第三，开源成了大厂的军火库。Cline长出Roo和Kilo，Gemini CLI长出Qwen，OpenCode长出小米和Kilo CLI，Codex长出Every Code，大厂们站在开源的肩膀上发枪，这事挺值得玩味的。 第四，工具是给干活的人配的，不是给收藏家配的。我的建议是主用一个，副用一个，主用那个往深了用，把skills和规则文件慢慢养起来，你的配置本身会变成资产。 选工具这事儿，说实话我一直觉得，选哪个不重要，重要的是你手上有没有真的活，让它们帮你干。",4999,{"id":6,"kind":7,"title":11,"summary":13,"image":14,"href":16,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":40},"2026 · 人工智能","#2563eb","16 \u002F 10",[19],{"targetType":8,"targetId":9,"likedByMe":42,"likeCount":43,"commentCount":43,"contentLikeCount":43,"contentCommentCount":43,"sourceLikeCount":43,"sourceCommentCount":43},false,0,[45,52,59,66,73,79,86,93],{"id":46,"kind":7,"title":47,"summary":48,"image":49,"href":50,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":51},"NEWS_ARTICLE:930","基于 vLLM+Nginx 构建负载均衡推理集群","企业内部私有环境部署大模型推理集群时，很容易遇到流量调度混乱、节点负载失衡、会话上下文丢失、接口缺少鉴权防护等一系列问题，单 vLLM 推理节点难以支撑并发请求。本文基于 Ubuntu 22.04 系统环境，搭建 Nginx + vLLM-Semantic-Router + vLLM-Router","https:\u002F\u002Fimg2024.cnblogs.com\u002Fblog\u002F1379525\u002F202609\u002F1379525-20260910165534385-2022408098.png","\u002Fnews\u002F930",[19],{"id":53,"kind":7,"title":54,"summary":55,"image":56,"href":57,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":58},"NEWS_ARTICLE:935","[Agent Memory \u002F 强化学习] MemPO源码学习笔记 ---（1）--- 总体","[Agent Memory \u002F 强化学习] MemPO源码学习笔记 （1） 总体 目录[Agent Memory \u002F 强化学习] MemPO源码学习笔记 （1） 总体0x00 概要0x01 基础 & 背景1.1 用RL训练记忆系统的要点1.2 主要难点1.3 主要思路1.4 RL训练方案1.","https:\u002F\u002Fimg2024.cnblogs.com\u002Fblog\u002F1850883\u002F202609\u002F1850883-20260906190854637-986949885.jpg","\u002Fnews\u002F935",[19],{"id":60,"kind":7,"title":61,"summary":62,"image":63,"href":64,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":65},"NEWS_ARTICLE:940","LLama-Factory 实现大模型LoRA-SFT微调指南","LLaMA Factory 是一款开源、低代码、一站式大语言与多模态模型微调框架，用于降低大模型的微调落地门槛。框架兼容 Qwen、LLaMA、ChatGLM、LLaVA 等上百款主流开源模型，支持增量预训练、SFT 监督微调、DPO、KTO、ORPO 等多种训练对齐方案，原生集成 LoRA、QLo","https:\u002F\u002Fimg2024.cnblogs.com\u002Fblog\u002F1379525\u002F202609\u002F1379525-20260909140111199-832484524.png","\u002Fnews\u002F940",[19],{"id":67,"kind":7,"title":68,"summary":69,"image":70,"href":71,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":72},"NEWS_ARTICLE:950","每天白嫖 WorkBuddy 100 积分，我让WorkBuddy自己领","有没有小伙伴跟我一样，每天都去白嫖 WorkBuddy 的 100 积分，每天都怕忘记领。 其实我早就开了会员，但还是会有积分焦虑，天天惦记着今天的积分领没领。后来我发现 WorkBuddy 可以自己领积分，今天把这个技能分享给小伙伴们。 Buddy 加油站每天签到领 100 积分，连续签满 7 天","https:\u002F\u002Fimg2024.cnblogs.com\u002Fblog\u002F2381533\u002F202609\u002F2381533-20260910080820041-1607850292.png","\u002Fnews\u002F950",[19],{"id":74,"kind":7,"title":75,"summary":76,"image":15,"href":77,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":78},"NEWS_ARTICLE:949","AI知识库，是捷径吗？","从信息化到数字化，再到当下的智能化，技术进步带来的效率提升，如果往好处想应该是：节省更多的时间和成本，用来做更多的事情。但从现实的角度看，节流比开源来得容易。","\u002Fnews\u002F949",[19],{"id":80,"kind":7,"title":81,"summary":82,"image":83,"href":84,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":85},"NEWS_ARTICLE:977","【OpenClaw具身硬件】ZeroClaw 源码阅读笔记（4）--- 代码执行","【OpenClaw具身硬件】ZeroClaw 源码阅读笔记（4） 代码执行 目录【OpenClaw具身硬件】ZeroClaw 源码阅读笔记（4） 代码执行0x00 概要0x01 代码合成1.1 核心思想1.2 业务逻辑具体应用场景能力体现1.3 实现细节生成种类Rust 代码Arduino CLI的","https:\u002F\u002Fimg2024.cnblogs.com\u002Fblog\u002F1850883\u002F202608\u002F1850883-20260823212850242-1723558087.png","\u002Fnews\u002F977",[19],{"id":87,"kind":7,"title":88,"summary":89,"image":90,"href":91,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":92},"NEWS_ARTICLE:985","机器学习项目：客户分群——K-Means 聚类从选参到业务画像的完整实战","商场用户分群： 一、前言 在商场运营中，面对成千上万的顾客，如果用同一套营销策略对待所有人，效果往往事倍功半。高收入的中年人和月光族的年轻人等等群体，消费习惯和偏好截然不同——这就需要用户分群（Customer Segmentation）：根据用户的年龄、收入、消费行为等特征，将相似的用户归为一类，","https:\u002F\u002Fimg2024.cnblogs.com\u002Fblog\u002F3775135\u002F202609\u002F3775135-20260908154332888-1132576367.png","\u002Fnews\u002F985",[19],{"id":94,"kind":7,"title":95,"summary":96,"image":97,"href":98,"meta":37,"badge":10,"author":12,"stats":-1,"accent":38,"coverRatio":39,"tags":99},"NEWS_ARTICLE:986","千问大模型完整RLHF全参数微调指南","大模型微调是实现模型领域定制的核心方案，本文承接《千问大模型二次 LoRA‑SFT 指令微调指南》部分内容，聚焦 Qwen3.5‑Base 纯文本基座全参数微调，完整复现 ChatGPT 风格 RLHF 对齐工程链路，覆盖数据预处理、SFT 监督微调、RM 奖励模型训练、PPO 强化学习、DPO 直","https:\u002F\u002Fimg2024.cnblogs.com\u002Fblog\u002F1379525\u002F202609\u002F1379525-20260908150528296-1541712777.png","\u002Fnews\u002F986",[19]]