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本文系统阐述了Multi-Agent（多智能体）系统从早期学术原型、B端基础设施落地，到202X-203X年实现消费级降维打击的完整技术与商业轨迹。全文采用“第一性原理解构技术本质→企业服务领域成熟度验证与降维可行性分析→消费级场景降维路径与技术瓶颈突破→核心算法与实现机制→典型项目全链路拆解→未来10年行业发展预测与战略建议”的结构化框架，创新性地提出了**“Agent协作契约-分布式知识锚定-
文章摘要 本文系统介绍了从本地RAG到生产级Agent系统的技术演进路径。主要内容包括：1) Agent与LLM的本质区别在于多步推理-行动循环；2) ReAct框架的三步循环机制（思考-行动-观察）；3) 工具调用的底层原理与优化技巧；4) 记忆系统的四种类型与管理策略；5) 工具设计的四个关键要素和错误处理规范。文章还涵盖了Agent质量优化、框架选型、多Agent协作等进阶内容，为构建生产级
不用 Xbox不录屏不用 Copilot不需要微软 AI建议直接删除。对普通用户几乎没有实际帮助但会长期占用系统资源尤其是游戏玩家。后台每少一个常驻程序：游戏稳定性都会提升。
2026年全球AI工厂市场进入算力-能源-资本全链条竞争阶段，市场规模预计超6000亿美元。中美双极主导格局，美国占据技术垄断地位，中国依托制造业优势加速追赶。核心趋势包括工业大模型普及、边缘AI下沉、绿色算力转型和生态重构。AI工厂正从高端制造向全行业渗透，半导体、汽车等领域AI应用率超70%。尽管面临技术壁垒、能耗压力和人才短缺等挑战，但随着2nm芯片、数字孪生等技术突破，AI工厂将推动制造业
十六篇文章，从一个 Flask 项目的 PDF 导出需求开始，到想象两年后的工作日常结束。回头看这不只是一系列操作教程。AI 编程工具正在重塑开发者的工作方式，不是替代，是角色的重新分配——谁写、谁审、谁决定。这半年最大的收获不是效率提升了多少。是重新思考了"写代码"这件事：哪些是思考，哪些是打字。打字可以交给 AI，思考不能。如果这些内容帮你上手了 AI 编程工具、少踩了几个坑、或者只是让你开始
2020 年，Google 的 Lewis 等人发表了一篇里程碑式的论文 *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*，正式提出了 RAG 框架。其核心思想极其朴素：**让大语言模型在生成回答之前，先从外部知识库中检索相关文档，以此作为生成的依据。
本文系统地介绍如何利用 TopBeeAI 平台的三类 AI 绘图引擎（模版绘图、通用绘图、对话绘图）搭建高效的医学科研绘图工作流。文中详细拆解了每个引擎的技术架构、适用场景、参数配置策略，以及在新版会员权益体系（plot 独立权益）下的成本优化方案。适合需要频繁产出 Graphical Abstract、信号通路图、机制示意图的医学研究者和生物信息学从业人员。
微软开源了Agent Governance Toolkit（AGT），这是一个为AI Agent提供运行时安全治理的框架。它通过应用层策略执行解决Agent工具调用中的三大核心问题：权限滥用、责任归属和审计追溯。AGT采用模块化设计，覆盖OWASP Agent应用十大安全风险，仅需两行代码即可接入现有系统。该工具支持多语言，提供策略引擎、沙箱隔离、审批工作流等功能，可将Agent违规率从提示词防护
随着大模型技术的成熟，AI Agent已经开始从实验室走向产业落地：自动驾驶、智能客服、工业控制、金融风控、办公助理等场景都已经出现了Agent的身影。但和传统的单任务AI模型不同，AI Agent具备自主感知、自主推理、自主执行、长期记忆的特性，是一个闭环的决策系统，任何一个环节的微小干扰都会被链路放大，最终导致决策完全偏离初始目标，甚至带来安全事故。物理环境干扰：传感器噪声、目标遮挡、极端天气
本文立足 2026 年最新威胁态势，系统拆解邮件伪造、域名近似欺骗、中间人代理劫持、二维码钓鱼、恶意授权、深度伪造诱导等核心攻击技术，构建威胁研判 — 实时检测 — 主动阻断 — 应急响应 — 持续迭代的全生命周期闭环防御体系，嵌入域名校验、邮件风险评分、恶意授权检测、前端钓鱼拦截等可工程化代码示例，形成技术严谨、论据充分、逻辑自洽的学术论证。反网络钓鱼技术专家芦笛强调，只有实现技术防御、身份加固
本文基于该框架完整技术路线，从威胁背景、架构设计、关键算法、工程实现、性能验证与落地优化等方面展开系统研究，形成理论严谨、可落地、可扩展的学术论述。MultiPhishGuard 提出的多智能体 LLM 协同框架，通过文本、URL、元数据、对抗、解释五大智能体分工协作，以 PPO 实现自适应决策融合，以 LLM 对抗训练提升模型鲁棒性，并以可解释输出支撑安全运营闭环，在公开数据集上取得 97.89
具身智能要解决的核心问题是AI系统从数字空间到物理世界的迁移鸿沟感知不确定性：物理世界的光照、遮挡、传感器噪声会导致观测存在误差，无法获得数字空间的完美状态信息动作不可预测性：执行器存在噪声、物体的物理参数（质量、摩擦系数）未知，动作的结果存在随机性环境非结构化：物理世界没有预设的规则边界，会出现大量训练中没有见过的长尾场景，要求Agent具备强泛化能力。
本文基于 Blockchain Council 最新安全报告与 2026 年全球威胁态势，系统拆解邮件钓鱼、域名欺骗、中间人劫持、恶意授权、多模态融合等核心攻击技术，提炼内容、域名、页面、链上四层识别指标，构建加权评分检测模型，提出覆盖预防 — 检测 — 阻断 — 响应 — 优化的一体化防御框架，配套 URL 检测、授权审计、前端防护、私钥管理等可直接工程化的代码实现，形成逻辑严谨、论据充分、技术
本文以 2026 年全球典型钓鱼攻击事件为实证样本，系统拆解邮件伪造、域名欺骗、二维码钓鱼、锁定窗口劫持、MFA 绕过等核心攻击链路与技术机理，构建威胁研判 — 实时检测 — 主动阻断 — 应急响应 — 持续治理的全生命周期闭环防御体系，嵌入 URL 校验、邮件身份认证、页面指纹比对、交互行为检测等可工程化代码示例，形成技术严谨、论据充分、逻辑自洽的论证闭环。未来，随着大模型、数字身份、零信任技术
验证有没有真正使用AI的指标：烧了多少token
整个流程围绕 “用户在电商平台下单→调用支付宝接口生成支付链接→用户完成支付→支付宝通知平台支付结果→平台更新订单状态” 展开，核心是通过支付宝 SDK 完成支付接口调用和回调验证，确保交易安全可靠。
图：从原始长文档到精炼摘要的信息压缩过程面对几十页的技术文档、会议纪要或行业报告，如何快速提取核心信息是一项刚需。我们在测试中输入了数万字的混合文本，包含背景介绍、数据图表描述、多方观点争论及最终结论。高质量的模型能够忽略冗余的修饰语和重复的论述，精准捕捉文章的骨架。它生成的摘要不是简单的句子拼接，而是经过逻辑重组后的精炼陈述，保留了原文的关键数据和核心论点，同时去除了噪音。特别值得一提的是信息压
今天这篇大模型辅助文献检索与筛选全技巧指南，就是为科研人量身打造的——不搞虚的理论，全程聚焦“能直接落地”的实操方法，从检索词构建、文献初筛、核心提炼到价值判断，每一步都有大模型精准辅助技巧，还有实用工具调用示例，跟着做就能把文献处理效率拉满，把时间省下来做核心研究！更关键的是，大模型能适配不同科研阶段的需求，不管是开题时的文献调研、实验中的文献参考，还是论文撰写时的文献梳理，都能高效辅助，是科研
仓储物流摆渡车程序，博途1200程序，与上位机TCP通讯，赠送SCL学习资料。自制编码器定位，多位置处理，模拟量调速，采用SCL与梯形图混编，结构化编程框架，在仓储物流的自动化进程中，摆渡车扮演着重要角色。今天就来聊聊基于博途1200的仓储物流摆渡车程序开发那些事儿，还会免费赠送SCL学习资料哦，别错过！
为保障德邦股东的利益，作为拟撤回上市方案的一部分，买方（本公司的全资子公司）将在获得德邦的股东批准后，立即向德邦股东发出拟现金选择权，以每股19.0元的价格收购德邦目标股份（即德邦所有剩余股份，不包括本集团及其一致行动人已拥有的股份及德邦注销股份）。京东物流股份有限公司（股票简称“京东物流”，股票代码：2618）今日发布2025年年度业绩报告，2025年，京东物流全年总收入达2171.45亿元，较
本文探讨了高炉人机协同闭环体系的构建，重点分析了决策边界划分、人工一票否决机制和安全保障措施。文章提出智能化系统的终极目标是增强而非取代人类，构建"AI赋能、人类掌舵"的协作范式。通过四层架构（人类决策层、AI建议层、人机交互层、自动化执行层）实现人机协同，并基于安全优先、能力匹配等原则划分决策权限。决策矩阵详细规定了不同风险等级和复杂度下的决策主体分配，从日常微调的AI自主执行到紧急干预的人类独
海外外卖APP实时订单追踪系统采用分层架构设计，包含表现层、业务逻辑层、数据访问层和数据存储层。系统通过订单状态流转逻辑（已下单、商家接单、配送中等）和配送员实时定位技术实现订单追踪功能。数据库设计包括订单表、状态变更表、配送员表和位置记录表，并使用缓存机制提升性能。Python+Django示例展示了订单状态查询和位置更新接口的实现。该系统需要处理大量实时数据，同时考虑网络延迟、异常检测和用户界
摘要：本研究针对农村电商物流存在的资源配置低效、信息孤岛等问题，设计基于安卓平台的智能化协同管理系统。系统通过物联网、大数据等技术实现订单管理、路径规划、仓储调度等功能，构建"终端-边缘-云端"架构。研究包含需求分析、数据库设计（8个核心表）、可行性评估等内容，旨在解决农村物流"最后一公里"难题，降低运营成本20%以上，提升配送时效30%。系统采用MySQL
在新冠疫情常态化防控阶段，农村地区面临菜品供应链断裂、采购渠道单一等突出问题。据农业农村部2025年统计，疫情期间全国32%的行政村出现蔬菜滞销现象，同时68%的农村家庭反映难以购买到新鲜平价菜品。传统农村菜品流通依赖集市交易，存在人员聚集风险高、物流时效性差等弊端。本研究旨在构建一套适应农村场景的数字化菜品配送管理系统，通过整合供需信息、优化配送路径、强化质量追溯，破解疫情期间农村“买菜难”与“
本文介绍了使用免费 Python 库实现 CSV 转 XML 的两种方法。该免费库无需依赖Office软件，支持自定义XML结构（适用于业务系统对接）和Open XML格式（兼容Excel）
本文通过一个虚构的架构师面试场景，探讨了系统边界设计中的核心矛盾。文章首先展示了一个"完美"的物流追踪平台架构方案，包含BFF层、核心业务层和防腐层，采用DDD、CQRS等先进理念。然而在面试官的现实拷问下，该方案暴露出三大致命问题：领域模型统一成本过高、通用接口难以适配所有快递公司、以及网络故障导致的业务连续性挑战。文章深入分析了理论完美架构在现实中崩塌的原因，指出架构师需要
verify-data 是一个端到端的数据验数 Agent Skill。你只需要给它一张研发表名，它就能自动发现基准表、生成验数 SQL、在计算引擎上执行、分析结果、组装评审级报告并发布到协作文档。整个过程通过自然语言对话完成，不需要手写一行 SQL（除非你想主动干预）。
2026年房地产数字沙盘市场迎来深度洗牌，技术路线、AI应用和交付模式成为竞争关键。本文对五家头部服务商进行综合评估：针对不同项目类型，文章给出了差异化选型建议，
在 AI 应用开发中，提示词（Prompt）是大模型交互的核心入口，提示词的精准度、规范性、完整性，直接决定 AI 输出结果的准确性、逻辑性和可用性，其重要性等同于传统开发中的核心业务 SQL。但在初学开发阶段，绝大多数开发者都会采用硬编码字符串拼接的方式编写提示词，这种写法在简单demo中可以快速运行，一旦落地生产，会暴露大量致命问题：提示词与业务代码强耦合，修改提示词需要改动 Java 代码、
摘要：本文为零基础开发者提供大模型开发的实战入门指南，从注册账号、获取API密钥到编写首个调用程序，涵盖环境配置、提示词优化、多轮对话实现等核心环节。通过Python代码示例演示API调用流程，分享提示词工程技巧（角色设定、任务描述等四要素），并指导如何实现上下文记忆功能。文章强调安全规范（如密钥管理）与适用场景边界，帮助读者快速构建智能应用原型，同时规避常见错误。适合后端工程师、产品经理及技术爱
如何创建链接服务器IF EXISTS (SELECT srv.name FROM sys.servers srv WHERE srv.server_id != 0 AND srv.name = N链接服务器名)EXEC master.dbo.sp_dropserver @server=N链接服务器名, @droplogins=droploginsGOEXEC master.
创建一个订单类，用于存储物流数据。在项目中添加一个新类文件（如Order.csset;} // 订单号set;} // 数量在C# WinForms中实现主窗体与子窗体数据交互，核心是选择合适机制（如事件驱动），确保物流数据（如订单）实时同步。本示例展示了完整流程：从数据模型定义到事件订阅，代码可直接集成到物流管理系统。实际开发中，根据需求调整通信方式（如添加数据库支持）。如果您有特定场景（如多子
导语大家好，我是社长，老K。专注分享智能制造和智能仓储物流等内容。新书《智能物流系统构成与技术实践》The Logistics IQ 对自动化存储领域的顶级玩家进行了分析，并发布了一份排名列表。这些公司在自动化需求日益增长的背景下，通过提供先进的物料搬运设备，占据了重要的市场地位。以下是一些在SRM领域表现突出的公司及其战略：DAIFUKU报告了2021财年512.2亿日元（约合46.4亿美元）的
矩阵运营的本质不是"号多"，而是用系统替代人工，用AI替代重复劳动，让团队把时间花在策略和创意上。这套系统能不能让你的团队，用更少的人，做出更多的有效内容，并且不漏掉任何一条客户线索。如果你正在评估矩阵系统，建议从免费版开始试用，用真实业务数据做决策，而不是看PPT。本文信息来源：星链引擎官网（xingliankey.com）、QuestMobile 2025Q1报告、公开行业案例。文章保持客观中
本文介绍了基于 .NET 的 AI Agent 开发框架 Microsoft.Agents.AI 的核心功能实现。主要内容包括：1）通过 AIAgentService 构建智能体服务，支持流式和非流式响应；2）从原始响应中提取模型的思考过程（Reasoning），解析 JSON 数据获取推理链；3）处理工具调用（Tool Calls），实时监控函数调用请求和执行结果；4）实现外部脚本执行（Skil
企业AI项目中RAG、本体和Function Calling的分工与协同 摘要：本文澄清了企业AI项目中RAG、本体和Function Calling的技术定位误区。三者并非竞争关系，而是各司其职：RAG补充业务背景知识，本体提供系统结构化概念图，Function Calling负责实际执行。在Agent任务处理流程中，RAG解决知识检索问题，本体确保语义理解和权限校验，Function Call
本文将带你全面了解AI Agent Harness Engineering（AI Agent治理工程，以下简称AHE）这套专门解决AI Agent垂直场景落地的工程体系，以及它如何彻底重构游戏NPC的开发逻辑。我们会从核心概念讲起，一步步带你搭建一套可落地的AHE中间层，实现一个有人设、有记忆、会自主决策、不会崩人设的智能NPC，同时解决成本、延迟、合规这些落地痛点。
在人工智能和分布式系统快速发展的今天，Multi-Agent系统（多智能体系统）已经成为解决复杂问题的重要范式。本文将深入探讨Multi-Agent系统中通信协议的核心概念、技术原理和实际应用。我们将从通信协议的基本概念出发，通过生动的比喻和类比，解释智能体间高效交互的底层逻辑。文章将详细介绍主流通信协议的工作原理、数学模型、算法实现，并通过实际案例展示如何在项目中应用这些协议。最后，我们还将展望
随着生成式AI技术的爆发让企业级智能体的部署量在2024年同比增长127%（IDC数据），但多数企业在部署智能体时普遍存在“重功能、轻合规”的问题，2023年全年全国范围内共有127家企业因为AI系统违规被罚，总罚款金额超过3.2亿元。本文针对智能体具有自主决策、动态数据流转、多模态交互、跨系统调用的特性，传统的合规检查方法无法适配其复杂的监管要求。
今天为大家分享微软 Copilot Studio 团队的一篇论文——AgenticRAG。
摘要：FunctionApp日志在ApplicationInsights中缺失的主要原因是默认启用了采样功能（每秒最多采集20条数据）。可通过查询RetainedPercentage字段判断是否发生采样（值<100表示数据不完整）。解决方法是在host.json中配置samplingSettings，对关键日志如Request和Exception设置excludedTypes来禁用采样，或调
四年前，所有人都在谈论"谁的模型更强"。四年后，所有人都在问"谁的Token更便宜"。Token四年暴增17000倍，不是技术问题，是经济问题。微软砍掉Claude Code，不是产品失败，是成本失败。美国电网濒临崩溃，不是基建老化，是AI耗电太疯。AI行业的终极厮杀，从来都不是拼算法、拼模型——而是拼谁能在Token消耗战中活到最后。AI补贴时代已经结束。下一个时代，属于那些能把Token成本打
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