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很多平台（比如 Dify、扣子、阿里云 AgentTeams）确实功能强大，但上手成本也高：要理解什么是「工作流节点」、怎么配「触发器」、怎么写「系统提示词模板」。它的核心设计思路就是 “消息即指令，对话即工作流” ——你不需要去学什么工作流编排、节点连线、YAML 配置，打开 App 把 Agent 当同事聊就行。一份 Claude 或 Codex 的订阅就能接入，不需要额外按量计费的 API
哈佛研究揭示，生成式AI正导致企业减少初级岗位招聘（约7.7%），而对资深岗位影响不大，形成"资历偏向型技术变革"。批发零售业和普通院校毕业生受冲击最严重。AI主要通过减少外部招聘而非解雇新人来实现这一变化。建议年轻人提升AI难以替代的能力，资深人士则应学习与AI形成互补关系，共同应对AI时代的职场变革。
英伟达在CES 2026宣布战略转型，放弃消费级显卡市场，全力押注AI领域。黄仁勋点名中国DeepSeek，认为开源模型正在追赶闭源模型，英伟达将作为所有模型的基础设施。发布Vera Rubin AI超算，性能提升5倍；推出"会思考"的自动驾驶AI Alpamayo。英伟达瞄准全球10万亿美元的计算基础设施改造市场，未来将专注于AI数据中心、自动驾驶和机器人领域。
在数字技术迭代速度不断刷新纪录的当下，AI大模型的爆发式发展（如ChatGPT、GPT-4、文心一言等）正以不可逆转的态势重塑各行各业，程序员群体首当其冲。曾凭借稳定需求与高薪待遇成为职场“香饽饽”的Java程序员，如今正站在技术变革的十字路口——传统编程技能的“保质期”大幅缩短，若不能紧跟技术潮流，很可能在新一轮行业洗牌中失去竞争力。
本文讲述了人工智能70年的发展历程，从1950年图灵提出"图灵测试"开始，经历了基于规则的早期AI系统、深蓝和Watson等里程碑事件，到如今的生成式AI和智能体时代。AI正从人工狭义智能(ANI)向人工通用智能(AGI)和人工超级智能(ASI)演进，这场智能革命的下半场才刚刚开始。
作者：长江支流日期：2026-08-25前一篇，我发发了《【前端1】单据编辑 -EasyUI/Vue/React/Bootstrap 主流框架实现订单单据主子表显示和编辑比较，哪个你最易入门？》 点击查看本篇开始，只发效果图和源码！这个示例，不仅实现你新增行时，按你想要的格式做模板，而且点保存时，组织了Json数据，自己连接后端就是一个真实的应用。我已在AI中作了训练，直接用自然语言，它就按Use
用 Go 语言从零构建各类 AI Agent，覆盖 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent、Super Agent 等核心设计模式的完整工程实现。。从本篇起，我们进入「单 Agent 架构与工具系统」。ReAct 是所有 Agent 范式的鼻祖，后续的 Plan-and-Execute、Tree-of-Thoughts、多智能体编排，本质上都是对 ReAct 循环的变
本文介绍了一套基于UniApp与ThinkPHP6的代练陪练护航系统私有化部署方案，旨在满足数据独立、流程可控与团队协作需求。前端跨端框架实现多端统一，后端MVC架构保障接口稳定；系统覆盖用户端、陪练端与管理端，支持抢单/派单模式、订单追踪、收益结算及评价管理。重点阐述了实时进度模块通过Redis缓存与接口轮询实现状态同步，以及工作室管理模块的人员组织、任务分配、数据统计与收益核算能力。方案提供完
如果你的项目是准备真正上生产的 RN OTA，我不建议直接自己写一套「下载 JS → 替换 Bundle」就上线。需要特别考虑App Store / Google Play 对代码更新政策、JS Bundle 签名、防篡改、回滚、灰度、Native/JS 兼容性。另外，不同 RN 版本对 Hermes、Codegen、New Architecture、Metro Bundle 的处理也不同。如果你
端侧 AI WebGPU 实战第二篇，剖析 React 合成事件底层原理，封装 Progress 进度条组件，讲解 Props 传参、map 列表渲染、组件树，理解交互驱动状态变更的流程。
React Native 里“内存泄漏”很大一部分其实来自。。
① 状态放置位置↓② 合理组件边界↓③ 避免 Context 过大↓④ FlatList / SectionList 优化↓↓↓⑦ useMemo↓⑧ 最后才考虑更底层的性能优化是“减少不必要 render”的工具，不是解决组件结构问题的工具。如果你的页面现在已经比较复杂，我也可以直接按一个真实的 React Native 页面，给你演示“错误组件拆分 → 优化后的组件树 → memo/useCa
前面聊了 Grix 的「能力」和「Agent 团队」。很多 AI 工具离了电脑就干瞪眼，只能回到桌前续上。Grix 的「移动办公」板块讲的是另一套玩法：把 Claude、Codex 和其他 Agent 放进同一个，你离开电脑后，还能查看进度、授权操作、回复阻塞，甚至拉上朋友和同事一起推进开发。
好的，这是一个关于的 TypeScript 实现。这道题的解法基于一个重要的观察。
Grix是一款创新的AI Agent管理工具，其核心设计理念是"像联系同事一样使用Agent"。它提供6项关键能力：私聊交代任务、人机同群协作、@点名执行、跨设备无缝衔接、自由切换Agent以及语音交互支持。这些功能共同构建了一个完整的协作闭环，让用户可以像管理真人团队一样指挥多个AI Agent协同工作。Grix支持全平台使用，用户只需创建Agent后即可体验这些智能协作功能，特别适合需要多人机
你怎么优化 React Native 的 FlatList？可以回答：FlatList 底层基于 VirtualizedList，通过虚拟化机制只渲染可视区域及附近窗口内的 Cell，而不是一次性渲染整个数据集。控制 Cell 渲染：使用React.memo，避免无关 Item 重渲染。稳定引用renderItem、callback 使用，避免不必要的函数重新创建。固定高度优化：如果 Item 高
Starboard的负责人James Lowman面试时爱问一句：“讲讲你最近写的三个Claude Code skills。” 有个实习生答了俩字——理由是用不起付费工具。我刷到这事的时候愣了一下。不是因为心疼那个实习生，是我突然想明白——这两年我面过、看过、听过的AI相关面试题，没几个人真正搞懂面试官在问什么。
DeepSeek Harness 保姆级教程：从「一行命令跑起来的 Agent」到「双击即用的桌面驾驶舱」
《从传统RAG到AgentRAG的架构跃迁：JBoltAI的ReAct推理链实践》摘要：传统RAG存在检索策略单一、无法多步推理等局限。JBoltAI通过AbstractReActChain基类架构实现AgentRAG升级，采用五步ReAct推理流程：1)查询分析（15种意图分类）；2)经验匹配；3)执行规划；4)并发预检索；5)ReAct工具循环（支持多次检索/推理）。关键技术包括Templat
ReAct由Yao等人于2022年提出，其核心是将推理轨迹（Thought）与动作执行（Action）交织在一起。Thought：模型根据当前状态思考下一步该做什么。Action：调用一个外部工具（如搜索引擎、计算器、数据库查询）。：记录工具返回的结果。重复以上步骤，直到得到最终答案（Final Answer）。这种设计让模型能够动态利用外部信息，克服纯参数化知识在时效性、精确性上的局限。我们使用
就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供
LLM Agent是指以大语言模型为核心大脑，具备规划、记忆、工具调用三大核心能力，能够自主完成给定目标的智能体。它的核心闭环逻辑是：接收目标→拆解任务→调用工具→获得反馈→调整策略→完成目标。τr1a1o1r2a2o2rnanonτr1a1o1r2a2o2...rnanonrir_iri表示第i步的推理内容aia_iai表示第i步的行动内容（工具调用、代码执行等）o。
把 DeepSeek Harness、Codex、Claude、Kimi 等 Agent 加为联系人，像找同事一样给它发消息、拉群、@ 它、交代事情和跟进进度。在桌面端让 DeepSeek Harness 执行任务，在手机上继续对话，并把消息、文件、进度和授权确认保留在同一个上下文中。联系人、群聊、历史消息、任务上下文和权限关系都保存在 Grix 中，不会锁定在某个模型会话或单一供应商里。Grix
2026年招聘市场将更残酷，传统后端岗位减少，大厂招聘将要求AI相关经验，不懂Agent连简历关都过不了。大厂春招疯狂“押注”AI，Agent开发成核心刚需，薪资狂飙。AI浪潮下，只有两种人：上车者与淘汰者。懂AI的程序员普遍涨薪40%，Agent工程师薪资碾压传统后端。选Agent，就是选未来。不会Agent，拿不到offer！无Agent，无offer！这不是危言耸听，而是2026年招聘市场最
过去做 Agent，最容易卡在中间。写代码在编辑器里，起项目在终端里，测试要开浏览器，部署要进云控制台，评估还要再接一套框架。每一步都能做，但每换一个工具，脑子里的上下文就丢一截。
## 总结ReAct 在 2026 年依然是最实用的 Agent 范式之一，原因很简单：它足够透明，出了问题能看懂，能修复。：完整记录轨迹，方便调试和优化从 ReAct 出发，理解了单 Agent 的工作原理，再扩展到 Multi-Agent、Plan-and-Execute，会更加得心应手。—## ReAct vs 其他 Agent 范式| 范式 | 优势 | 劣势 | 适用场景 ||-----
本文是一篇关于使用LangGraph构建ReAct智能代理的实战指南。文章分为六个核心部分： ReAct机制解析：解释了Reasoning+Acting循环的工作原理，指出常见误区（如混淆Function Calling与ReAct循环） 状态(State)设计：强调使用TypedDict和reducer规范定义状态，避免Agent记忆丢失问题 工具集成：讲解如何为Agent添加实际可用的工具能力
一个顶级棋手下棋，不会每一步都把整盘棋从头算到尾。时间不够，脑力不够。
React Native 怎么做性能优化？可以回答：我一般从 JS、渲染、列表、图片、动画、Native 通信和启动性能几个方面排查。首先通过 Profiler 确认瓶颈，而不是盲目使用 memo。渲染层主要减少不必要的 re-render，合理使用 React.memo、useMemo 和 useCallback；列表使用 FlatList，并根据场景优化 windowSize、initialN
本文系统拆解ReAct（Reasoning + Acting）——当前应用最广泛的Agent推理模式。文章从ReAct的核心循环（Thought→Action→Observation）入手，逐层讲解每一步的设计原理和Prompt模板构成，并给出三个实战案例：搜索计算Agent、数据库查询Agent、多工具协同Agent。通过Mermaid循环图展示ReAct的完整推理链路，并与纯推理（CoT）和纯
简单讲讲你的Agent项目？基于大模型实现ReAct模式下的自主规划能力，解决长线任务，学习检索与记忆规划。我的项目核心就是ReAct框架。ReAct不是让模型一次性吐答案，而是把它塞进一个“思考-行动-观察”的循环里。实际工程里，这个循环是在代码里用while实现的，每个循环把Thought + Action + Observation 拼成新的上下文喂给模型，直到模型输出Fianl Answe
大模型有一个非常特殊的特点：它很聪明，但它不是确定性的。同一个问题，两次回答可能不同。它会遗漏信息，会误判工具，会生成不完整计划，也可能因为上下文变化而改变决策。但真实业务系统不能完全依靠这种不确定性运行。订单不能“可能创建成功”。付款不能“模型觉得大概完成了”。审批不能“上下文摘要里好像通过了”。用状态机约束任务用数据库保存事实用 Tool Schema 约束动作用权限限制能力用 Sandbox
上交、清华和 MemTensor 的这项研究把 Agent 记忆拆成表示存储、抽取、检索路由和维护四个数据管理模块，并用 12 套代表系统的统一实验说明：长期记忆的瓶颈已经从“能不能存”转向“能不能在更新、检索、成本之间稳定取舍”。
Agent 记忆系统的核心，不是“要不要向量库”，也不是“该不该上知识图谱”。
本文介绍了如何从零开始使用 OpenAI Codex 完成一个完整项目。Codex 是一款 AI 编程助手，能够理解代码并根据自然语言指令完成编写、调试、测试等任务。文章详细讲解了安装配置 Codex 的步骤，并演示如何用它开发一个简单的待办事项应用（包含 HTML/CSS/JS 实现和 localStorage 存储）。重点强调了使用技巧：明确需求分阶段实现、结合 Git 管理代码变更、编写测试
大语言模型（LLM）的爆发式发展带来了人工智能落地的新范式：以LLM为认知核心的智能体（Agent）能够自主完成开放域复杂任务，打破了传统AI只能解决单一封闭域问题的边界。但早期LLM推理范式存在两个核心缺陷：一是以思维链（CoT）为代表的纯推理范式无法与外部环境交互，无法获取实时信息、无法调用工具执行操作，存在天然的知识截止与能力边界；二是以Toolformer为代表的纯工具调用范式缺乏逻辑推理
面试官一般这么问："你们项目里用的是 LLM 直接调用还是 Agent？为什么这么选？"或者"Agent 比 LLM 多了什么？如果让你从零设计一个 Agent，你会怎么做？"
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