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摘要： Agent技术正从模型能力转向协议、工具和证据链的竞争，核心需求已从“生成答案”升级为“提供可验证证据”。科研场景尤其依赖可追溯的元数据、引文和结构化结果，而Sciverse通过API接口（如agentic-search、meta-search）为科研Agent构建可靠证据层，解决通用RAG方案在严谨性、任务适配性上的不足。其价值在于将MCP/A2A协议的热点落地为科研证据底座，支持综述生
摘要 本文提供了一套通过服务器日志监测AI爬虫访问的完整方案，重点包括： 日志分析价值：通过访问日志可确认AI爬虫是否来访、访问路径、状态码及User-Agent真实性 Bash快速排查：使用grep/awk命令快速识别爬虫、统计访问频次和状态码分布 Python自动化分析：通过Pandas解析日志生成爬虫访问报表，包括： 各爬虫访问次数 热门访问路径 状态码分布 可视化图表 工程实践： 结合We
本文演示了如何将CSV数据导入Elasticsearch。首先准备了一个包含姓名、年龄、地址等字段的CSV文件，然后按照之前文章介绍的方法为VSCode安装必要的Agent skills。通过设置环境变量配置Elasticsearch连接参数后，使用ingest.js技能将CSV数据写入Elasticsearch，并特别指定location字段为geo_point类型。最后在Kibana中验证了1
解决RAGlite无法使用ollama向量模型
【SSCI论文写作】AI大模型支持下的SSCI论文写作方法
本文介绍了如何利用星图GPU平台自动化部署⚡ GLM-OCR文档解析工具，构建一个智能学术文献管理系统。该系统能自动解析PDF文献内容，并将提取的文本存入数据库，实现高效的全文检索功能，有效解决了海量文献内容难以查找和管理的痛点。
科研智能正从"问答"转向"证据工程"，Sciverse作为专业科研Agent的证据基础设施脱颖而出。其核心价值在于提供结构化元数据筛选、精准原文定位和图表资源回取能力，构建可验证的科研证据链。通过分阶段检索（元数据→语义→原文）和Evidence Pack组装，Sciverse解决了通用搜索在科学文献处理上的不足，成为科研Agent工作流中的关键证据层。未来科研智能的竞争力将取决于证据获取能力，而
摘要： 本文针对大模型使用中常见的“输出不精准”问题，提出8个进阶提示词设计技巧。核心公式为“提示词=场景+需求+要求+格式”，通过精准限定场景、拆分复杂需求、设定角色、明确输出格式等技巧，可提升输出准确率80%。文中附有技术博客、代码编写等场景的实操案例，并强调专业术语、分步优化等关键点。配套提供可直接套用的提示词模板，帮助用户高效完成写作、编程等任务。适用于GPT、DeepSeek等主流模型，
本文提出了一套自动化任务收口协议（UID9622），旨在实现任务完成后自动进入收口流程。协议包含以下核心内容： 双端执行机制：支持Cursor本地端（代码/文档提交）和Notion端（页面更新）两种场景 自动触发条件：定义11种触发情形，包括文件修改完成、测试通过、老大确认等 标准化流程：两端均需严格按顺序执行状态检查、风险验证、提交/同步、日志记录等步骤 危险控制：列出本地端12项和Notion
很多人问，ChatGPT怎么连订机票都搞不定？让它找酒店，它能快速列出选项，却只能停在“建议联系确认”。不是它不肯帮忙，而是大语言模型本质上只是文本生成器，能理解推理，却只有文字世界，没有手去点击，没有权限访问账户，更没有连接来执行预订。就像玻璃窗里的人，看得清外面，手伸不出去。问题不在不够聪明，而是缺了行动层。这正是Agent、工具和连接协议要填的缺口。
`Harness Engineering` 不是“把提示词写得更花”，而是为 AI Agent 设计一整套可运行、可约束、可验证、可恢复的执行环境。
2024年初，大部分人对 AI Agent 的想象还停留在"让 GPT-4 调用几个 API"。到了2026年，生产环境里跑的单 Agent 系统可能涉及 20 多个工具调用、数百轮推理循环，而 Multi-Agent 系统则像一个小型技术团队——有架构师、有程序员、有测试员，彼此用协议通信、用投票做决策。
提供一个开源的酒店数据工具教程，为 AI Agent 开发者提供实时全球酒店查询能力。实测显示能有效处理"东京站附近酒店查询"等实际场景，特别适合旅行类AI应用开发。项目完全开源，鼓励开发者前往GitHub仓库支持。
摘要 Elasticsearch SQL是X-Pack提供的SQL接口，允许使用标准SQL语法查询ES数据，无需学习Query DSL。本文详细介绍了SQL REST API的使用方法，包括多种返回格式（JSON/CSV/TSV/TXT/YAML）的切换，以及query、fetch_size、filter等核心参数的配置。重点讲解了基于Cursor的高效分页机制，通过fetch_size控制每次返
本文基于2026年3月泄露的Claude Code CLI源码快照，深入拆解了Anthropic放弃RAG、改用。
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