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Electron进程通信ipcMain & ipcRenderer
Agent Skill 是一个可复用的能力单元，通常包含明确的职责边界、触发条件、输入输出约定，且可能封装了提示词、工具调用逻辑、状态 处理和约束规则。在工程化 Agent 系统中，Skill 更接近“函数 / 用例 / 子代理”。相对于提示词（Prompt），提示词只是其中的一部分实现细节，而不是 Skill 本身。从抽象层级看，提示词解决的是“模型怎么想、怎么说”，Skill 解决的是这个 A
文章摘要（150字）： 前端部署时新旧文件共存问题分析：Vue项目部署后出现"MIME type mismatch"错误，主要由于旧版index.html引用的JS文件被删除，服务器返回HTML导致类型不匹配。解决方案包括：1) 部署时不删除旧hash文件，保留2天；2) 配置CDN缓存策略；3) 前端添加加载失败自动刷新机制。核心在于构建生成的带hash文件不会重名，应避免部
本文深入剖析大语言模型推理优化中的 RadixAttention 技术，详述其基于 Radix Tree（基数树）自动复用 KV Cache 的核心原理，结合 SGLang 的落地实现解析其内存调度机制，并与 vLLM 的 APC 方案进行全方位对比，为大家在生产环境中提供性能评估与选型参考。
腾讯开源跨端框架Kuikly基于Kotlin MultiPlatform技术，可高效构建支持流式AI输出的多平台应用。其核心优势包括：1）业务逻辑一次编写多端运行；2）响应式系统完美适配流式输出特性；3）Module机制统一平台特定功能调用。通过分层架构设计，实现聊天界面渲染、对话状态管理和AI服务调用的解耦。关键实现包含数据模型定义、AI服务模块抽象和ViewModel流式处理，利用Kuikly
本文针对企业级批量短信发送接口的高并发阻塞、任务中断、流量失控等痛点，提出基于队列与任务调度的异步解耦方案。通过Redis Queue实现生产者-消费者模型，结合APScheduler进行任务分片、重试策略和流量管控，详细展示了Python环境下的实战实现步骤。该方案有效解决了同步调用导致的性能瓶颈，提供失败重试和状态监控能力，适配各类短信业务场景。文章还针对常见API状态码制定了分类处理策略，进
手把手教你搭建一个可商用的开源 AI 应用工作流平台（基于 BuildingAI 实践）
一位Java开发者在AI大模型兴起后面临职业危机，通过博学谷的系统培训成功转型AI领域。经过6个月刻苦学习，在老师指导下克服数学基础薄弱等困难，最终获得月薪15K的AI工作机会。作者分享了自己的转型经历、完整学习路线和AI大模型资源，为想要进入AI领域的开发者提供参考和帮助。曾经我是一名Java开发者，在过去的日子里，经历了夜以继日的加班、浑浑噩噩的摆烂。如今，作为一名从博学谷毕业的人工智能从业者
在当前的AI热潮中，很多人对智能体寄予厚望，认为它可以直接替代企业的决策系统。甚至很多企业管理者问我：**既然智能体这么强大，为什么不能直接用它来做供应链计划和生产调度**？
AntV是蚂蚁集团推出的企业级数据可视化解决方案，提供从统计图表到地理空间、从关系到移动端的完整可视化生态。核心产品包括：G2（灵活统计图表）、G2Plot（标准化图表）、G6（关系网络）、X6（图编辑器）、L7（地理空间）、F2（移动端图表）等。2025年重点发展AI融合，通过MCP服务实现自然语言生成图表。该体系以“图形语法”为核心，支持开发者根据不同业务场景灵活组合工具，兼顾定制化与易用性，
当前大语言模型的训练范式存在一个根本性矛盾：模型在部署后变成"静态制品"，无法从海量的真实用户交互中获益。微软研究院提出 **Online Experiential Learning（OEL）** 框架，让模型在部署阶段像人类一样"从经验中学习"——无需人工标注、无需奖励模型、无需在服务器端访问用户环境。该方法通过"经验知识提取 + 在策略上下文蒸馏"的迭代循环，在文本游戏环境中实现了 pass
基于两轮差速移动机器人的模型预测控制(mpc)轨迹跟踪(simulnk模型加matlab代码，无联合仿真，横纵向跟踪) ，最新1.轮式移动机器人(WMR,wheeled mobile robot)/基于两轮差速移动机器人的模型预测控制轨迹跟踪，既可以实现车速的跟踪，又可以实现对路径的跟踪；2.采用simulnk搭建模型主体，matlab代码搭建MPC控制器，无联合仿真3.设置了5种轨迹，包括三种车
本篇导读：这是 LangChain 系列教程的第 1 篇。如果你是 AI 开发新手，想快速了解 LangChain 能做什么、为什么选择它，这篇文章就是为你准备的。读完预计需要 5 分钟。
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
演讲开始，张涛直击当前市场的一大乱象，他说，2025年几乎所有人都在谈论“智能体”，但这个词背后充满了误解，很多服务仅在聊天机器人中加入一些系统提示（System Prompt），比如“你现在是一个法律代理”或“你是一个金融代理”，然后便宣称自己提供了智能体服务。那么，究竟如何让一个真正的“智能体”（AI Agent）与众不同？张涛的答案只有一个词：自主性（Agency）。他说：“一个真正的智能体
文章摘要 AI Agent系统设计包含三种核心模式：ReAct模式（单Agent推理循环）、Workflow模式（流程化编排）和Multi-Agent协作机制。ReAct通过"思考-行动-观察"循环实现动态推理，适合复杂任务；Workflow采用预定义流程确保执行确定性，适合固定任务；Multi-Agent通过分工协作处理多领域问题。技术实现涉及统一抽象、异步事件驱动、协作机制
AI Agent是大模型调用工具的能力，能感知环境、决策并行动，具备自主性等五大特征。它由大语言模型、记忆、规划和工具使用组成，通过感知-思考-决策-行动-学习的闭环工作流程实现复杂任务。从简单反射到学习智能体，AI Agent在多领域广泛应用。文章提供了学习大模型AI的四阶段路径，帮助从业者掌握前沿技术，提升竞争力。
更重要的是，每个Skill都标注了明确支持的AI编码工具类型——无论是本地部署的CLI工具，还是IDE插件形态的服务，都能直接识别并加载执行。像小李遇到的情况，只需要在平台搜索关键词“remotion 视频模板 react tailwind”，选中评分靠前且近期更新过的Skill，复制命令粘贴进终端，几秒钟就能拉起一套已联调好的最小可行工程。类似的问题，在很多前端日常中反复上演——明明有现成的能力
2025年AI风口已来，文章提供了完整的AI大模型应用开发学习路线，分为六大模块：大模型基础认知、核心技术(RAG/Prompt/Agent)、开发基础能力、应用场景开发、项目落地流程和面试求职冲刺。掌握正确学习顺序，可快速入门大模型开发，实现职业跃迁和薪资提升。
2026年前端框架持续演化，没有绝对的赢家，需结合实际业务需求、团队能力和生态支持进行甄别选择。建议在项目初期通过小型POC（概念验证）测试不同框架，选择最匹配自身需求的技术栈，提升项目成功率。作者：AI Agent 智能体2026年2月23日。
文章介绍2025年为"Agent元年"，推荐了6位AI专家的AI Agent学习资源，涵盖从基础理论到实战部署的全方位内容。通过飞书平台可获取完整学习文档，帮助读者系统掌握AI Agent技术，打破信息差，把握大模型应用新方向。
2025年，AI智能体（Agent）已成为企业智能化转型的核心引擎，人才缺口高达百万级。从WAIC 2025世界人工智能大会到各大厂重磅产品，AI Agent正从“被动应答”走向“主动执行”，开启“我说AI做”的新时代。
大家好，我是一名35岁的前端开发者，今年刚好是入行的第10个年头。2026年的春天，对我而言，比以往任何一年都要“冷”一些。本想借着“金三银四”的传统节点动一动，却发现现实的春招市场像北京的倒春寒——这10年里，我经历了从jQuery到Vue/React，再从脚手架到AI辅助编程的全过程。以前总焦虑，觉得自己必须追上每一个新轮子：Vue3还没捂热，Rust在前端工具链里火起来了；Svelte刚上手
12345678910111213141516@ComponentpublicclassUserTools@Tool(description = "根据用户ID查询用户信息")publicUser// 实际项目中这里查数据库returnnewUser(userId,"张三"@Tool(description = "获取当前时间")publicString()returnrecordUser{}
能力升级：引入 Agent Skills ，使 Agent 具备了更强的工具使用能力。智能规划：引入 Planner 节点，从"边做边想"升级为"先规划再执行"，任务完成率提升 20%。标准互通：适配A2A 协议，打通了与集团生态和 Agent 生态的连接。架构灵活：LangGraph 的图结构和子图机制，为未来的复杂业务编排提供了无限可能。技能模块化：Skills 体系实现了工具的标准化封装、动
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