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ACABO DE ENCONTRAR UNA API QUE REGALA 10 MILLONES DE TOKENS AL MES Claude Opus 4.8, GPT 5.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6 y más de 340 modelos. Sin tarjeta de crédito. Solo iniciar sesión con Google y configurarlo en 2 minutos. Esto es lo que ofrece What Runtime de Bad Theory Labs: • 10 millones de tokens gratis al mes con su router inteligente btl-2, que elige automáticamente el mejor modelo para cada tarea. • Acceso a Claude Opus 4.8, GPT 5.5, DeepSeek V4 Pro/Flash, GLM 5.2, Kimi K2.6, Gemini, Llama, Qwen y más de 340 modelos. • DeepSeek V4 Pro y Flash gratis durante la promoción de lanzamiento. • API compatible con OpenAI. Solo cambias la URL base y funciona con prácticamente cualquier herramienta. Esto puede sustituir varias suscripciones: ChatGPT Plus → 20 €/mes Claude Pro → 20 €/mes Cursor Pro → 20 €/mes Perplexity Pro → 20 €/mes Todo por 0 €. Cómo conseguirlo (2 minutos): 1. Entra en 2. Regístrate con Google (sin tarjeta) 3. Completa el onboarding 4. Recibirás los créditos gratis automáticamente 5. Copia tu API Key (empieza por BTL_) 6. Configura la Base URL: 7. Selecciona el modelo btl-2 para que el router elija automáticamente el mejor modelo en cada petición. Es compatible con Cursor, Aider, Hermes Agent, OpenCode, OpenClaw, LangChain y cualquier herramienta compatible con la API de OpenAI. Importante: el plan gratuito es una promoción de lanzamiento y puede cambiar cuando aumente el número de usuarios. Además, tiene límites de uso, por lo que no está pensado para cargas de producción muy intensivas. Mientras otros siguen pagando 20€ al mes por usar un único modelo, aquí tienes acceso a Claude + GPT + DeepSeek + GLM y cientos de modelos más sin pagar nada. Guárdate este post antes de que cambien el plan gratuito.

Interrupt, The Agent Conference by LangChain returns this fall with two new stops: 📍NYC: September 24 📍London: October 13 Get more information about Interrupt + save your seat while spaces last at

Every company has specialized intelligence that sets it apart. With @langchain, we’re helping enterprises turn that knowledge into specialized agents they can customize, secure and improve over time.

想用三个月拿下年薪20万美金的AI工程师Offer？ 现实点说，你根本不需要回炉重造拿学位，把下面这10个GitHub仓库彻底嚼碎吞下去，比什么都管用。 如今的AI工程岗，拼的根本不是一纸文凭，而是你对生产级工具的掌控力到底到了哪个段位。这份清单就是一条从零基础到具备实战能力的完整路径，各个环节都给你安排得明明白白。 ① awesome-llm-apps 起点就选这个，绝对不踩坑。RAG、智能体、多模态应用，一水的生产级真实代码，跟那些只能跑着玩的玩具项目完全是两码事。11.2万+ stars，这是目前市面上最系统的LLM落地实战地图。 ② LangChain 到了2026年，简历上要是没出现LangChain，很可能第一轮就被筛掉了。Klarna、Replit、Elastic这些一线公司都在用，绝大多数AI创业公司的生产环境跑的就是它。 ③ LangGraph 光会LangChain只是入门，LangGraph才是现在高级AI工程师岗位描述里的高频硬指标。它是生产级智能体的核心编排层，不懂这个，你只能打打下手做基础工作。 ④ CrewAI 多智能体协作早就不是概念了，它正在当下发生。财富500强团队已经拿它在生产环境落地，框架非常成熟，面试时聊到多智能体架构，你随口就能抛出实战经验。 ⑤ Ollama 想搞懂大模型底层到底在干嘛，最快的办法就是让它在你自己的机器上跑起来。Ollama让你一键运行任何开源LLM，这是绕过抽象概念、直击原理的最短路径。 ⑥ awesome-mcp-servers MCP已经是2026年主流AI实验室的统一标准协议了。现在懂MCP的工程师还是稀缺资源，你学完立刻就能拉开身位，但这个红利窗口不会一直开着。 ⑦ Qdrant 做RAG就绕不开向量数据库，Qdrant是大规模生产环境里公认的主流选项。嵌入和语义搜索已经是AI岗位的默认技能项了，没得商量。 ⑧ AI-Agents-for-Beginners 微软官方出品的免费12节实操课，手把手教你构建智能体。全是真实代码、真实练习，面试前刷一遍，直接就有拿得出手的项目经验可以讲。 ⑨ system-design-primer 很多人会忽视这一点，但生产级AI骨子里拼的就是系统设计能力。FAANG的工程师面试前都在刷这个仓库，想拿高薪Offer，系统设计这道关你必须得迈过去。 ⑩ awesome-claude-code Claude Code已经是FAANG、OpenAI、Anthropic以及绝大多数YC系创业公司内部的主流工具。这个仓库就是它的完整使用手册，用得溜的人，生产效率直接拉开同事实力差距。 三个月能不能拿下Offer，不取决于你背了多少理论，只取决于你有没有亲自把代码跑起来、把坑踩一遍。把上面10个仓库啃透，做出几个能直接展示的实战项目，比任何证书都更有说服力。

This is actually useful. LangChain just released OpenWiki. It's an open-source agent that creates a wiki for your codebase, connects it to your coding agent, and keeps it updated as your repo changes. Your AI coding agent gets long-term repo context without stuffing everything into CLAUDE.md. Here's how to setup. Save this.

Spring Framework 创始人 Rod Johnson 做了一个 Java AI Agent 框架：Embabel。 动机很直接：全球 70%+ 的生产系统跑在 JVM 上，但 LangChain、AutoGen 都是 Python 的——Java 团队要么重写系统，要么放弃 AI。 Embabel 的思路不一样：不用流程控制写执行顺序，而是先定义任务拆解和每个任务的输入输出类型，框架自己安排执行顺序。 旧系统不动，AI 作为可监控的函数嵌进去。

🚀 Meta 下场掀桌子了！ 刚刚开源的 Astryx，一款专为实时 AI Agent 打造的反应式框架，原生异步、多智能体协作、工具调用一气呵成，流式输出丝滑到离谱。 LangChain、CrewAI 看完连夜改架构？ 👇 链接在此，star 先冲为敬！

LangChain 官方团队开源了一套从零到一打造 AI Agent 的实战教程：Agents From Scratch。 你将亲手做出一个“会管邮箱”的智能助手，按步骤掌握代理构建、评估体系、人机协作与记忆机制等关键能力，并最终接入真实的 Gmail API，真正可用、可上线。 GitHub： 你会学到什么： - 一条从入门代理到进阶能力的完整路线图 - 邮件助手全流程实战：邮件分类、自动回复一步到位 - 代理如何评估：用 LLM 当裁判，建立可复用的评测方法 - 人机协作设计：关键操作可让用户审核把关 - 记忆机制落地：让代理逐步学习并贴合你的偏好 - Gmail API 集成与部署指南：打通真实业务场景 面向想系统学习 AI Agent 开发的开发者：配好环境就能跑，带测试方案，边做边学、快速成型。

LangChain 开源了 OpenWiki——一个专门给 agent 用的 CLI，自动为你的代码库写文档并持续维护。不是让你手写文档，是让 agent 写、agent 维护、agent 参考。 OpenWiki：LangChain 开源的 Agent 自维护文档系统 LangChain 昨天发了个新项目，477 star，MIT 开源。OpenWiki 是一个 CLI，专门为 agent 设计——自动给代码库生成文档并持续更新。 安装： npm install -g openwiki 怎么用： openwiki --init 配置模型和 API key → openwiki 生成文档到 openwiki/ 目录 → 之后自动在 AGENTS.md / CLAUDE.md 里追加提示，让 coding agent 知道参考这个 wiki 关键设计： • 支持 GLM 5.2、Kimi K2.6、Sonnet 5 等，默认预配好的模型列表 • 支持 OpenRouter、Fireworks、Baseten、OpenAI、Anthropic • GitHub Action 集成——每天自动开 PR 更新文档 • 文档目录存在就做增量更新，不存在就从头创建 跟我们今天翻译的主题全部呼应： • Karpathy 的 LLM Knowledge Base（同样的概念，这次做成了自动化工具） • EXM7777 的 Agent OS 原则"keep memory in files" • 20 个 Loop 模式里的 Memory Update Loop 这个工具把"让 AI 记住你的代码库"这件事从概念推进到了 npm install 一步。LangChain 说它 built specifically for agents——不是为人类写的 wiki。477 star 说明这件事正好是痛点。 原文： #OpenWiki# #LangChain# #Agent文档#