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最近，Agent 成了 AI 领域非常热门的一个方向。但当你开始了解 Agent，或者尝试自己搭建一个 Agent 时，很快就会遇到一堆陌生的技术术语：RAG、ReAct、Tool Calling、Memory、Planning、Reflection、MCP……
AI 工程的关注点，正在从“怎样让一个智能体持续工作”，转向“怎样让多个智能体和工具协同完成任务”。前者常被称为 **Loop Engineering**，后者则被称为 **Graph Engineering**。Graph Engineering 是新概念吗？严格来说，节点、边、状态机和工作流都不新。LangGraph、AutoGen 等框架早已用图结构编排智能体。新的是工程视角的变化：当单个智
从提示词到思维链，再到 ReAct，真正在变的不是模型有多聪明，而是。ReAct 是这条路上第一个把"想"和"做"放进同一个循环的通用范式。此后出现的各种智能体框架，基本都在这个循环上加东西：加护栏、加记忆、加多智能体的分工。三个月后模型更新了，我怎么知道它没坏？——建立回归集和线上监控，因为模型服务会变，而你的提示词不会自动跟着变。——做一次注入测试，尤其是那些能读网页、能执行代码的智能体。——
这个题目的优势是技术栈现代、工程规范性强，适合想往 Web 全栈方向走的同学。缺点是纯管理系统在"创新性"上稍弱，所以一定要靠业务细节取胜——冲突检测、RBAC、审批事务这三个点认真实现，就足以撑起一篇有分量的技术文档。下一篇写点更新的：用 Spring AI 给课程资料做一个 RAG 智能问答助手，涉及向量检索和大模型调用，是目前最热的方向。
数据标注是机器学习的基石，本质是“喂”给模型高质量数据的过程。按类型分，涵盖图像、文本、语音、点云四大类，从基础框选到语义分割、关键点、偏好对齐等，技术门槛与认知要求不断提升。随着大模型发展，标注不再只是体力活，而是转向高阶的纠错、判断与领域理解，尤其偏好标注和对齐数据成为稀缺资源。尽管自动化趋势明显，但复杂任务仍需人类智慧，且对专业能力要求更高。
State 是整个图的「共享内存」，所有节点读写它。用TypedDict声明，配合Annotated做增量更新。# 输入question: str # 用户原始问题# 中间产物rewritten_question: str # 改写后的查询documents: list[Document] # 检索到的文档generation: str # 生成的答案# 控制字段need_retrieval: b
本文深入浅出地介绍了ReAct大模型Agent的核心原理，通过50行代码实例展示了最小Agent的实现过程，并详细讲解了Prompt设计技巧。此外，还探讨了工程化时需要注意的状态持久化、错误恢复、人工介入及成本控制等问题，帮助读者快速掌握大模型Agent开发的关键要点，适合小白和程序员学习参考。它让模型在推理和行动之间交替：先判断下一步该做什么，再调用工具，再根据观察结果继续。说实话，ReAct
本文记录了将 react-native-file-logger 适配至 OpenHarmony 的实战过程。基于鸿蒙 7.0 模拟器，通过 5 个 TurboModule 方法实现日志落盘、轮转、列举与删除，采用 fileIo 实现核心功能，支持按大小和跨天轮转，归档文件命名精确至毫秒。邮件发送功能因平台限制按能力边界处理，明确拒绝并提示用户手动导出。验证通过，日志文件结构清晰，内容完整，产出 H
本文详解将 @d11/react-native-mqtt 适配至 OpenHarmony 的完整过程。基于鸿蒙无原生 MQTT 库，从零实现 MQTT 5.0 协议层，手写报文解析与构建，涵盖变长整数、UTF-8、二进制及属性字段处理。通过 @ohos.net.socket 实现 TCP/TLS 连接，7 个 TurboModule 方法统一封装，兼容 JS 层调用零改动。实测验证连接、订阅、断线
本文基于React Native 0.71+，通过npx react-native init初始化项目后，详细讲解如何使用TypeScript搭建两个页面：入口页（Entrance.tsx）和我的页面（Profile.tsx）。重点介绍了配置tsconfig.json、初始化TypeScript环境、集成React Navigation实现页面跳转，并通过创建共享类型文件（navigation.t
ReAct是一种将推理与行动结合的大模型方法，通过交替进行推理文本、动作和环境观察，让模型在行动中不断修正推理。文章通过分析ReAct的工作原理、实验结果和实际应用，为初学者提供了一种理解和应用大模型的新思路。先看三个要点研究问题：大模型只做推理时，可能依赖错误事实；只调用工具时，又可能缺少规划和信息整合。怎样让推理指导行动，让外部反馈继续修正推理？解决方案：ReAct 将推理文本、动作和环境观察
本文介绍了ReAct（推理与行动的结合）如何解决大模型只会想不会做的问题。通过“思考-行动-观察-再思考”的循环，ReAct让模型在真实世界中验证推理，有效降低幻觉，提高可解释性和可纠错性。ReAct 是 Reasoning（推理）和 Acting（行动）的合写，出自2022 年普林斯顿与 Google 那篇论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in
本文以ReAct（推理+行动）模式为核心，探讨了大模型如何通过交替推理和行动来完成任务。ReAct通过“思考-行动-观察-再思考”的循环，使模型能够结合外部信息进行更准确的判断和行动，有效减少“幻觉”现象，并提高任务完成的可解释性和稳定性。文章以简单易懂的语言解释了ReAct的工作原理，并通过实例展示了其在解决复杂任务时的优势，适合想要了解大模型基本工作原理及如何构建更智能Agent的初学者学习。
本文系统梳理了React Native Android开发的环境检测与项目搭建全流程。通过官方CLI初始化项目，配合CocoaPods管理原生依赖，实现从环境验收到首跑成功的闭环。基于React Navigation构建双Tab嵌套导航，结合AsyncStorage实现本地持久化，完成用户列表、详情页、我的页等核心功能。最后提供调试技巧与高频报错解决方案，助力开发者高效落地RN项目。
本文系统梳理了React Native iOS开发的环境检测与项目搭建全流程。强调环境问题占报错70%根因，需优先验证Node/npm、Watchman、Xcode工具链、模拟器运行时等关键项。通过官方CLI初始化项目，配合CocoaPods管理原生依赖，实现从环境验收到首跑成功的闭环。基于React Navigation构建双Tab嵌套导航，结合AsyncStorage实现本地持久化，完成用户列
本文详述在Apple Silicon Mac（macOS 26）+ 国内裸网环境下，实测搭建React Native 0.88.1开发环境的完整流程。从Homebrew镜像配置、Node与JDK安装（强调formula优于cask）、Xcode运行时下载、Android模拟器架构匹配，到Android 16专属的ACCESS_LOCAL_NETWORK权限授权等关键步骤，均以“做什么→为什么→如何
近期鸿蒙生态最大的热点应该就是装机量1亿什么时候破！
Agent 到底是什么？简单来说，Agent 是一种能够自主调用工具、多步推理并完成复杂任务的 AI 应用形态。普通聊天机器人：你问它答，只依赖模型自身知识；Agent：模型可以调用外部工具（如搜索网页、查询数据库、调用本地函数），并根据工具返回的结果继续推理，直到完成任务。Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架。统一的 AI 接口抽象：一套 API 适配 OpenA
v1.3.0 在渲染器层面补了默认 Props、refs、异步 Action、生命周期四项能力，让生成式 UI 从"静态模板"进化为"可编排业务流程的可用界面"。v1.4.0 的 React 渲染器完整继承了这些能力。如果项目有专属的业务组件————可以通过}}模型生成的 SchemaJson 里只要包含，渲染器就会自动映射到对应的业务组件。物料合并策略保证了优先级高于默认物料，业务覆盖不需要改动
本文详述了将React Native触觉反馈库react-native-pulsar适配至OpenHarmony的完整过程。基于19个TurboModule方法映射，实现预设全量标定（197项）、PatternComposer离散与连续模式精准转换，并对实时振幅流降级处理。通过自建TS规范、库级codegen及HAR封装，成功在鸿蒙7.0模拟器上打通JS→TurboModule→vibrator服
本文详述 kmp-emoji-picker 在 OpenHarmony 上的适配全过程，针对 api 级依赖缺失、Compose 多平台目标缺失等核心障碍，采用“引擎复用 + UI 隔离”策略：将数据管线自建（基于 emoji-test/CLDR/Apple 三源），抽取纯逻辑引擎至 commonMain 编译为 ohosArm64/ohosX64 动态库，通过 C ABI/N-API 桥接，由
GenUI SDK v1.4.0 正式发布，全面支持 Vue、React、Angular 三大框架，实现生成式 UI 全栈覆盖。新增 React 渲染器正式版与 Vue 源码生成能力，支持从 SchemaJson 直接输出可运行的 Vue SFC，打通原型到工程交付链路。物料体系升级为 Plus 层级，集成图标、主题与通知组件，提升复杂业务应用生成能力。演练场体验优化，支持多模式切换与长文本输入，
海豹办公（Seal Office）v2.1.0 重磅发布，基于 Electron + React 构建，支持文字、表格、演示、脑图、PDF 及模板库的统一工作区。新增 .sealdoc、.sealsheet、.sealshow 专属格式，完整保留编辑上下文；支持短信/密码双轨登录，三步确认永久注销账号并彻底清理云数据。跨端共用业务代码，实现 PC、Web、Android、HarmonyOS 多平台
本文记录了跟随大佬项目实战的第一天，重点介绍了AI Agent智能体管理平台的模块功能与前后端分离架构。基于FastAPI+React技术栈，结合操作系统（进程、Socket、IO）与计算机网络（HTTP/TCP、RESTful API）原理，深入解析了前后端通信机制。通过环境搭建、VSCode+Claude Code开发配置，成功启动项目并生成《启动项目说明书》Markdown文档，提交至Git
本文实测验证 react-native-tooltip 在 HarmonyOS 上的可用性，推翻“导入即失败”说法：打包、构建、页面渲染均成功，但核心功能不可用。因 NativeModules.ToolTipMenu 为 null，调用 show() 时抛错；且该库依赖 iOS 原生组件，鸿蒙无对应实现。更深层问题：spec.json 标注错误（native: false），且使用已废弃的字符串
本文记录了将 react-native-swipe-gestures 适配 HarmonyOS 的过程。实测证明，PanResponder 在 RNOH 上可正确响应真实滑动手势（onSwipe 被触发），表明手势事件链路已通。但因库存在严重缺陷：swipeConfig 为模块级单例，导致多实例配置污染，使方向判定失败（如 vx=0.5 因阈值被误设为 1 而不满足条件）。此外，还发现 JSX 中
本文记录了将轻量级 react-native-grid-view（1482字节，零依赖）适配 HarmonyOS 的过程。由于该库依赖已废弃的 React.createClass 与 ListView API，导致在 RN 0.84+ 上无法运行，且 require 后返回 undefined。实测表明其核心逻辑不可用，但其分组算法 groupItems 可独立复现。作者重构实现并验证布局精度（3
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