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文章深入解析了大模型(LLM)驱动的智能体(Agent)架构，详细介绍了PEAS模型描述的任务环境、智能体循环工作原理以及提示工程设计方法。对比了智能体与传统工作流的本质区别，系统讲解了温度参数、Top-k与Top-p采样等模型调优技术，并重点阐述了ReAct、Plan-Solve和Reflection三种核心智能体架构的实现原理与应用场景，为构建能解决问题的AI系统提供了全面指南。
本文介绍了ReAct架构，一种解决复杂推理问题的动态交互范式。与传统的静态规划不同，ReAct通过"思考-行动-观察"的循环机制，使智能体能够基于环境反馈实时调整策略。文章详细解析了ReAct的工作流程，包括高层图示和代码实现，展示了其如何通过提示词工程、输出解析和工具执行等关键环节实现动态推理。ReAct特别适用于多跳问答、交互式环境导航和需要验证的研究任务，具有环境适应性强
本文介绍了如何优化英雄联盟背景故事页面的阅读体验，重点从文本排版和视觉设计角度给出实践建议。作者首先提出阅读体验的四大考量：字号行高、行宽、对比度和视觉层次。然后通过代码实现展示具体解决方案，包括使用ImageBackground组件创建头部英雄原画背景，添加半透明遮罩确保文字可读性，以及设置15px字号、26px行高和两端对齐的正文样式。文章特别强调中文排版的特点，如较大的行高能提升阅读舒适度，
本文提出了"状态扩散图"的概念，用于分析和预防React Native列表性能问题。文章指出，性能问题的核心在于状态更新的扩散半径，而非状态数量本身。作者通过5种典型状态模型的状态扩散图，直观展示了不同架构的性能影响：从最危险的"全列表扩散型"到理想的"局部扩散型"。特别强调Context和Redux在列表场景中容易引发全量重渲染的风险，
在AI代码生成加速的时代，我们的竞争优势不是写更多的代码，而是编写理解其目的代码。当建议更改按钮颜色并非基于“现代设计趋势”，而是基于为期两周的A/B测试显示特定对比度能带来3.2%更高的转化率时，对话就从主观意见转向了数据驱动的决策。构建过的最复杂的组件，并非技术最复杂的那个，而是每个属性都可以追溯到业务关键绩效指标，每次状态更新都讲述着用户行为故事的那个。钩子管理三种数据状态：静态回退、缓存的
多语言导游系统测试面临语言多样性、文化敏感性和环境噪声等独特挑战。测试策略应采用分层方法，结合自动化工具（如PyTest、Selenium）与人工评审，重点验证语音识别准确性（目标>95%）、实时响应（延迟<500ms）和文化适应性。需构建多样化测试数据集，模拟真实场景，并通过CI/CD实现持续测试。2026年趋势显示，AI增强测试将进一步提升效率，确保系统在功能和文化传播上的可靠性。
本文针对2026年高端餐饮预订平台的用户体验测试展开探讨，为测试从业者提供系统方法论。重点包括：1）基于高端用户画像定制测试策略，聚焦支付安全、多设备兼容等关键场景；2）采用混合测试方法，结合可用性测试、性能测试和A/B测试等工具；3）应对高用户期望和多设备兼容性等挑战的解决方案；4）建立自动化测试流程和可视化报告体系。文章强调在高端服务领域，通过AI赋能和细节优化实现零摩擦体验，推动业务增长。
本文介绍了如何使用React Native开发OpenHarmony平台的Steam资讯App中的"即将推出"页面。文章区分了"新品上架"和"即将推出"两个功能的差异，重点讲解了价格显示的特殊处理（未定价游戏显示"即将发售"）、预购游戏的处理逻辑以及代码实现细节。作者还回顾了featuredcategories接口系列
本文介绍了如何使用 React Native for OpenHarmony 实现 Steam 资讯 App 的新品上架页面。该页面与其他列表页面（特惠、热销）具有相同的开发模式：获取数据、显示加载状态、渲染列表和跳转详情。文章分析了 featuredcategories 接口的数据结构，重点介绍了 new_releases 分类的数据特点，并展示了页面实现代码。通过比较多个列表页面的相似性，提出
本文介绍了搜索结果页的实现方案，主要包含以下内容： 通过关键词在前端筛选商品列表，实现模糊搜索功能 处理三种页面状态：加载中、无结果、有结果 使用FlatList展示两列商品布局 优化搜索体验的思路：分词、拼音、权重和高亮 讨论了分页加载和排序功能的实现方式 虽然前端搜索在数据量大时性能不足，但对于学习项目来说已经足够。文章还强调了实际项目中应使用后端搜索的重要性。
摘要 本文介绍了英雄联盟皮肤列表页的实现，主要包含以下内容： 需求分析：展示两列网格布局的皮肤卡片，显示皮肤名称和炫彩标记，支持点击跳转详情页。 技术实现： 使用FlatList的numColumns属性实现网格布局 通过columnWrapperStyle控制行样式 采用"桶文件"模式组织组件导入 从Context获取导航参数和跳转功能 性能优化： 导航时传递多个参数减少网络
本文介绍了英雄联盟手游技能详情页的实现，重点讲解了数据加载、状态管理和UI布局。通过React Native构建的页面包含被动技能和4个主动技能卡片，每张卡片展示技能图标、名称、类型和清理后的HTML描述文本。文章强调了防御性编程的重要性，如双重条件判断处理加载状态，并分享了ScrollView配置、底部留白等设计技巧。同时解释了为何选择重新请求数据而非路由传参的架构决策，以及异步数据加载的正确写
本文介绍了电商App搜索页面的实现，包含搜索框、搜索历史和热门搜索三大功能模块。搜索页面顶部为带返回按钮的搜索栏，支持关键词输入和自动清空；中间部分展示用户搜索历史记录，可点击快速搜索或清空历史；底部显示预设的热门搜索关键词。文章详细讲解了组件结构、状态管理、交互逻辑和样式处理，包括关键词trim处理、受控组件实现、列表渲染优化等关键技术点。所有搜索记录通过全局状态管理，确保数据持久化和跨页面共享
ReAct（推理和行动）是AI智能体的核心架构设计模式，通过思考→行动→观察的循环工作，让AI智能体逐步解决问题而非直接生成答案。这种架构通过链式推理和工具使用，使AI能够核实事实、减少幻觉、提高决策透明度，并将被动的大模型转变为主动的问题解决者。ReAct几乎被所有AI智能体框架采用，是理解和构建可靠AI智能体的关键技术。
本文解析了AI智能体的概念及ReAct范式。智能体是通过传感器感知环境并通过执行器作用于环境的系统，而ReAct则是将推理与行动交错联合的智能体基础范式。其工作流程为思考(Thought)->行动(Act)->观察(Observation)，LLM作为规划器自主生成推理和行动计划，通过工具与外界交互获取信息，形成闭环反馈机制。这一范式使大模型能更有效地完成复杂任务。
如果你 RN 项目越做越大，开始出现下面这些情况：页面越切越卡列表状态莫名其妙残留一堆 reset、cleanup 写得到处都是明明没改业务，性能却一版比一版差那你大概率不是写错了代码，而是一开始就没想清楚一个前置问题：
本文对比了Redux、Jotai和Zustand三种状态管理方案在React Native列表性能优化中的表现。核心结论是：状态更新粒度直接影响列表渲染效率。Redux采用广播式更新，容易导致全局重渲染；Jotai通过原子订阅优化但需要合理设计；Zustand的选择器订阅模型最符合RN的显式渲染特性。作者建议根据状态类型分层使用不同方案：Redux管理全局数据，Zustand/Jotai处理交互状
摘要 本文介绍了电商App商品详情页的实现细节，重点解决了以下问题： 数据传递采用直接传递商品对象的方式实现秒开体验，权衡了数据实时性与用户体验 页面布局包含商品大图、价格、收藏按钮、评价信息等核心元素，使用ScrollView确保内容可滚动查看 收藏功能通过状态管理实现即时切换，使用红心/白心图标直观显示收藏状态 浏览历史记录在页面加载时自动完成，提升用户体验 底部操作栏提供快捷入口，包含首页、
本文介绍了使用React Native实现OpenHarmony商城项目中个人中心页面的开发过程。文章重点讲解了页面布局设计、数据获取与处理、交互实现等核心内容。个人中心作为高频访问页面，采用顶部用户信息卡片、中间数据统计和底部功能列表的标准布局。作者详细说明了如何从全局状态管理数据，包括用户信息、订单状态统计、收藏和浏览记录等，并分享了实现卡片叠加效果、订单快捷入口等UI细节的技巧。文中还提供了
React Native for OpenHarmony 实战：Steam 热销榜实现 本文介绍了使用 React Native for OpenHarmony 实现 Steam 热销榜页面的关键技术点： 数据获取：通过 featuredcategories API 获取 top_sellers 数据，游戏已按销量排序 排名展示：利用 map 的 index 参数为游戏名称添加排名前缀（如 &qu
本文介绍了使用React Native开发OpenHarmony版Steam特惠游戏页面的实战过程。文章首先对比了特惠页面与精选页面的差异，重点分析了数据来源、展示重点和字段使用的不同。详细讲解了featuredcategories接口的数据结构，特别是specials分类下的游戏数据格式。在实现部分，着重阐述了价格展示的设计思路，包括折扣标签、划线原价和现价的组合展示方式，并提供了完整的代码实现
ReAct（Reasoning+Acting）作为大模型领域的突破性框架，核心是让AI交替完成思考（Thought）、行动（Action）与观察（Observation）的闭环，深度融合推理与行动的双重优势。这种创新范式不仅能大幅降低AI幻觉问题，提升任务完成的准确性，更实现了AI从被动“问答机器”到主动“智能代理”的关键升级——既能清晰规划解决路径，又能主动调用工具查询信息。对于想要入门大模型、
本文介绍了使用 React Native 开发 OpenHarmony 平台上 Steam 资讯 App 精选游戏页面的实现过程。文章首先分析了页面需求，包括数据加载、加载状态展示和游戏列表渲染等功能。然后详细说明了 Steam API 接口的数据结构和封装方式，重点介绍了 Loading 组件的实现和 GameCard 组件的复用设计。最后展示了精选游戏页面的完整代码实现，包括状态管理、数据加载
本文介绍了使用React Native for OpenHarmony开发Steam资讯App首页的实战经验。项目基于RN 0.72.5和@react-native-oh/react-native-harmony实现跨平台开发，利用Steam免费API获取游戏数据。重点讲解了全局状态管理采用React Context的方案，包括状态结构设计、导航实现和自定义Hook封装。文章还详细介绍了Heade
本文系统介绍大模型驱动的智能体(Agent)工作原理与架构。从PEAS模型和Agent Loop循环机制入手，对比智能体与传统工作流的本质区别，详解温度参数、Top-k与Top-p采样等性能调优技术，重点解析ReAct、Plan-and-Solve和Reflection三种核心架构，展示LLM如何通过"感知-思考-行动-观察"循环进化为能解决问题的智能伙伴。
购物车功能实现摘要 购物车功能通过React Context实现全局状态管理，核心是共享和操作同一份数据。主要实现： 数据结构：定义CartItem接口，包含商品信息和数量字段 状态管理： 使用useState维护购物车数组 实现添加/删除商品、修改数量、清空等方法 计算总价和商品总数作为派生状态 页面实现： 空状态显示引导内容 商品列表使用FlatList渲染 底部结算栏显示总价和结算按钮 用户
本文介绍了使用React Native for OpenHarmony搭建电商App首页的过程。首先通过FakeStoreAPI获取商品数据，然后构建了包含搜索栏、Banner轮播、快捷入口和商品列表的首页结构。文章重点分享了数据封装、组件布局和交互实现的关键技巧，如API封装便于维护、ScrollView实现Banner轮播、Emoji临时替代图标等实用方法，并提供了组件状态管理和导航跳转的代码
首先，我们需要定义Product实体类和RestResult：商品实体，包含idnamepricecategoryId等字段。：统一返回结构，包含int codeT data。全栈架构师的核心竞争力，从来不是“写代码的速度”，而是“用工具解放自己，聚焦更有价值的工作”——比如思考“如何让系统更可扩展”“如何提升用户体验”“如何降低运维成本”。AI代码生成工具不是“对手”，而是“战友”——它帮我们卸
我这里安装的是15版本，根据提示选择需要的库(y)... my-app... No /» ESLint... No /... No /... No /... @/*安装成功后，基于求稳心态，我将react版本降到了18版本运行需要注意的是，我选择的是App Router 模式，因此页面都是在app目录下创建的，而访问路由就是app目录下的文件夹名，比如创建了app/home/page.tsx，那么
你还在手写div和class吗？2024 年的前端开发范式正在发生剧变。Generative UI (生成式 UI)技术的成熟，意味着“从视觉到代码”的转换成本几乎降为零。V0.dev：Vercel 官方出品，基于 Shadcn/UI 和 Tailwind CSS，生成的代码优雅、现代，直接用于生产环境。：简单粗暴，把截图拖进去，它利用 GPT-4 Vision 瞬间复刻网页，支持 React/V
Meta斥资50亿收购Manus标志着AI Agent"执行力"时代到来。Manus作为通用AI Agent能独立完成编程任务，大幅降低编程门槛；Notion通过AI实现文档信息处理自动化。未来，普通人可通过Notion搭建"人生资产体系"，专注提出问题和决策，让Agent负责执行，实现从"时间消耗"到"资产沉淀"的转变，重塑个人价值。
AI Agent正成为AI应用开发的核心，掌握其开发技术是程序员获得高薪的关键。本文详细介绍了AI Agent开发所需的关键技术，包括工具调用方法、Agent设计模式、多智能体构建等，并提供了从Python基础到平台化开发的完整学习路径。通过学习MCP、A2A、LangGraph等前沿技术，即使是零基础的小白也能快速掌握AI Agent开发，实现月薪60K+的高薪就业，抢占AI工程化落地的红利窗口
2025年，很多人都说这是“Agent元年”。意思是AI不再只是回答问题，而是能自己干活，像一群超级聪明的助手。但事情真的这么简单吗？但我想告诉你一件不那么酷的事：真实世界，和宣传里的样子，差得有点远。首先，我们来看看现实里的Agent为什么其实很“胆小”。公司不敢让AI自由发挥，怕它把系统搞炸。成功的Agent更像一个不累的实习生，必须严格照流程干活。那如果多找几个AI帮忙呢？实验结果很扎心：A
ReAct = Reasoning（推理）+Acting（行动），本质是一种让语言模型通过与外部工具、环境动态交互完成复杂任务的智能体架构范式。其核心目标是打破传统语言模型“输入-输出”的单向链路，构建“感知-决策-执行-反馈”的智能闭环，使模型从“被动应答者”升级为“主动问题解决者”。显式推理轨迹：模型在执行行动前会生成可追溯的“推理过程”（Thought），清晰说明行动的决策依据，解决了传统模
本文介绍了使用React Native for OpenHarmony开发英雄联盟助手App首页的实现过程。首页包含顶部Banner、快捷入口六宫格、热门英雄推荐和数据统计四个部分。文章详细讲解了数据加载逻辑（使用Riot Games官方API）、动态样式处理（支持主题切换）、以及组件结构设计。特别说明了在OpenHarmony平台上如何避免第三方库兼容性问题，采用自定义导航方案。通过配置化设计快
Naive RAG 是最基础的检索增强生成架构，采用“索引-检索-生成”的经典流程。
MCP Browser Server：为AI编程工具赋能现代文档解析能力 摘要： MCP Browser Server是一个基于Playwright无头浏览器技术的专业工具，旨在解决AI编程助手（如Cursor、Claude等）无法正确解析现代前端框架文档（Vue/React等）的核心痛点。该工具能够： 真实渲染动态网页内容，完整获取SPA/SSR文档的渲染后DOM结构 通过Model Conte
本文对检索增强生成(RAG)技术进行了系统性综述，基于5大数据库筛选的128篇高被引文献和343个数据集，构建了RAG技术地图和评估框架。RAG已从简单的"外挂知识库"演进为"可编程、可解释、可审计"的复杂系统，涵盖检索前处理、混合检索、后处理优化、迭代控制、记忆增强、多智能体协作等关键技术，并提出了完整的评估指标体系，为RAG研究和应用提供了全面指导。
工业标准文档因其复杂结构（长篇幅、嵌套条款、多条件规则）导致传统RAG方法效果不佳。研究提出Ontology-aware KG-RAG框架，通过三阶段处理：①构建文档本体树结构；②将条款拆解为原子命题三元组；③图谱精炼优化。该方法在ASTM/API标准测试中，表格题型F1值提升93.7%，有毒条款召回率达0.91，显著优于传统方案。关键技术包括表格条件映射、单位归一化和两阶段检索策略，验证了结构化
AI Agent是让AI拥有"手脚"和"感官"的系统，由LLM大脑、规划能力、记忆系统和工具组成，通过思考-行动-观察的ReAct流程执行任务。初学者可从提示词工程入手，尝试Coze等轻量级框架，再学习Python和LangChain等进阶技术，逐步构建能思考、记忆、执行任务的智能助手。
截止到2025年“大模型”一般泛指“超大参数模型”，参数是指深度神经网络里面“神经元数量、层数、神经元权重、神经元偏移量、超参数”等数据的集合，截止到本年度全球应用最广泛的是以OpenAI的ChatGPT为代表的“语言类模型”。在Transformer架构之前，一般使用“循环神经网络RNN”及其衍生“长短记忆循环神经网络LSTM”来进行语言类模型的推理，而transformer架构的精髓在于通过针
在React函数组件中，定义对话列表、输入内容、加载状态等核心状态，同时用useRef// 类型声明（可选）// 对话列表：符合Pro Chat组件的消息格式要求{ content: '你好！我是AI助手，请问有什么可以帮你？]);// 用户输入内容// AI回复加载状态（控制输入框禁用、加载动画）// 保存AbortController实例，用于取消未完成的流式请求// 清空对话逻辑// 取
本文详解17种AI Agent架构，分为闭环反馈、动态规划、集体智能、认知增强、复杂调度与自我进化六大类，涵盖反思架构、ReAct、多智能体系统等主流设计。这些架构通过工程化确定性约束模型不确定性，是构建高性能AI应用的基础。实际开发中常根据业务复杂度组合使用，如用元控制器分发任务，ReAct处理执行，试运行挂架确保安全。
ReAct（Reasoning-Action）是一种模拟人类解决问题的AI智能体设计模式，包括推理、行动和循环三个环节。传统ReAct实现存在手动状态管理复杂、易出错等问题。LangGraph通过声明式图结构解决了这些问题，只需定义节点、状态和边三大元素。文章详细介绍了使用LangGraph实现ReAct的具体步骤，并通过实际案例展示了完整执行流程。LangGraph的声明式方法让开发者能更直观地
本文系统梳理了神经网络大模型的技术体系与应用场景。首先明确大模型本质是参数庞大的神经网络，属于深度学习范畴。文章解析了神经网络与不同技术领域的结合方式：在NLP领域形成ChatGPT等语言模型，在CV领域产生Sora等视觉模型，并介绍了Transformer、RNN等典型架构。同时区分了单模态与多模态模型的特点，指出NLP任务因语义复杂性更具挑战性。在应用层面，重点介绍了Agent技术如何使大模型
文本序列化是自然语言处理的关键预处理步骤，主要包括分词、构建词汇表和向量化三个环节。由于计算机只能处理数字，文本需转化为多维矩阵形式：首先通过分词将句子拆分为词单元，再建立词汇表实现文字到数字的映射（含UNK和PAD特殊标记），最后通过Word Embedding等技术将数字序列转为向量。该过程解决了文本长度不一、生僻字处理等问题，为神经网络输入提供标准化数据格式。掌握这一技术对AI从业者至关重要
本文从非AI专业人士视角，系统讲解了Transformer模型的前传知识。文章首先介绍处理序列数据的基本问题，然后详细阐述了分词(Tokenization)和词嵌入(Word Embedding)的概念与方法，分析了RNN在处理序列数据时的局限性，最后解释了Attention机制的提出背景和基本原理。作者通过层层递进的讲解，为理解Transformer架构奠定了基础，适合AI初学者收藏学习。
RAG与智能体技术有交集但功能不同。RAG本质是通过检索获取外部数据输入大模型，只能单向交互；而智能体不仅能获取数据，还能通过工具与外部环境双向交互，自主选择调用工具，甚至影响外部环境。智能体比RAG更强大灵活，应用范围更广，被称为"Agentic RAG"。从成本角度看，RAG技术更简单，但智能体代表了更先进的发展方向。
作者通过大模型应用开发实践，发现应将大模型视为"人"而非"神"。大模型有其能力边界，应用开发时应思考"人在场景中扮演什么角色"，就让大模型扮演该角色。以数据分析为例，大模型可扮演DBA角色，理解需求并生成代码而非直接分析数据。这种"人设"思维能帮助开发者轻松发现大模型多样化应用场景，如AIGC和Agent智能体等。
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