Mastra：用 TypeScript 把 AI Agent 从原型带进可维护的应用程式
Mastra 将 model routing、Agent、workflow、human in the loop、RAG、evals 与 observability 放进同一个 TypeScript 框架。本文从 Agent 与 workflow 的边界出发，拆解它如何协助团队把 AI prototype 推进到可测试、可观测、可维护的产品架构。
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Google LangExtract：把 LLM 抽取结果钉回原文，让非结构化文字真正可验证
LangExtract 不只让 LLM 输出结构化资料，还把每笔 extraction 对齐回来源文字的 character span，并透过 JSONL 与互动式 HTML 支援人工核对。本文拆解它的资料模型、长文件管线、provider 架构与实际上手方式。
把 AI 代理变成可运作的团队，关键在调度而不只是聊天
LobeHub 不只是聊天介面，而是把 Agent Builder、代理群组、排程、专案、Workspace 与可编辑记忆放进同一个 AI 工作空间。本文从产品定位、自架部署、协作设计与治理限制出发，拆解如何让 AI 代理从一次性回答走向可持续运作的团队成员。
DeepSeek Harness：用“一切皆插件”架构打造可替换的 AI Agent 工作台
当 AI Agent 从一次性对话走向读文件、执行命令和多步骤协作，真正困难的是如何在不重写核心的情况下替换模型、工具和权限策略。DeepSeek Harness 基于“一切皆插件”和 Cordis，提供 Web UI、headless runner 以及可组合的 profile／bundle，适合希望把 Agent 工作流变成可维护软件的开发团队。
别再把 OCR 当成纯文字辨识：PaddleOCR 如何把 PDF 变成 LLM 能用的资料
PaddleOCR 的价值不只在把图片转成文字，而是把 PDF 与影像中的版面、表格、公式与多语内容整理成 Markdown 或 JSON，成为 RAG 与 Agent 可以真正消化的输入。本文从 PP-OCR、PP-StructureV3 到 PaddleOCR-VL，拆解它的架构、上手方式与导入限制。
让 AI 先理解整座程式码库：codebase-memory-mcp 的知识图谱实作
当 AI coding agent 只靠逐档搜寻理解大型 repository，容易漏掉跨档案关系并消耗大量上下文。codebase-memory-mcp 以 tree-sitter、Hybrid LSP 与 SQLite 知识图谱建立本机 code intelligence，再透过 MCP 提供架构、呼叫路径与影响分析查询。本文拆解它的设计、安装、效能基准、安全边界与适用情境。