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本文通过深度对比分析AI技术栈与操作系统概念的映射关系,构建了一个系统的类比框架。核心发现包括: 计算核心对比:CPU与LLM分别作为传统计算和AI计算的核心,在计算模型(确定性vs概率性)、并行机制(指令级vs注意力)等方面存在显著差异。 内核管理对比:操作系统内核与AI Agent在任务管理、资源调度等方面功能相似,但Agent具有主动规划和动态学习能力。 并发模型差异:传统线程采用显式同步机
现代AI系统核心技术栈解析 摘要: 本文系统剖析了现代AI系统的三大核心组件:LLM(大语言模型)、Agent(智能代理)和Skill(技能)。LLM作为AI的计算核心,采用Transformer架构,具备并行计算和矩阵运算能力,其训练范式包括预训练、监督微调和强化学习对齐。Agent类比操作系统内核,包含进程管理、内存管理、调度算法等核心组件,实现任务生命周期控制和资源分配。Skill则相当于应
Moltbot (formerly Clawdbot) is an open-source, self-hosted AI assistant that performs real tasks—not just chatting. It integrates with messaging apps (WhatsApp, Telegram, etc.) to automate email, cale
学生不再是孤立地学习某个技术点,而是沉浸式参与一个智能分析系统的 “从 0 到 1”:从用户输入的语义检索,到知识图谱的关联查询,再到 LLM 的深度分析与结果可视化,全程复刻企业真实开发逻辑。这套基于知识图谱与语义分析技术构建的实训方案,覆盖 Python 全栈开发、图数据库应用、AI 语义计算、异步架构设计等核心技术点,为人工智能、大数据、软件工程、物联网等专业打造了一条从课堂学习到企业实战的
GitHub 热榜精选(2026-01-30) 本期 GitHub 热榜呈现三大趋势: AI 智能体生态繁荣:moltbot(全平台 AI 助手)、kimi-cli(代码 CLI 智能体)等项目领跑,日增 Star 超 400+,显示智能体开发向全平台、模块化发展。 多语言技术协同:TypeScript 主导前端工具(如 moltbot),Python 聚焦 AI 开发(kimi-cli),Go
截至最新批次,全国累计备案算法数量已突破数千项,覆盖电商、社交、金融、医疗等行业。电商领域算法备案占比最高,主要涉及推荐系统、价格模型及搜索排序算法。企业需提交《算法安全自评估报告》,说明算法设计逻辑、潜在风险及应对措施。监管部门重点关注算法歧视、信息茧房、数据隐私等问题,要求企业建立动态监控机制。截至第14批算法备案清单,中国境内算法备案工作持续推进,涵盖多个行业和应用场景。备案工作反映我国算法
知识产品化革命的深层意义,在于重新定义知识工作者的价值坐标:从“时间的售卖者”回归“智慧的创造者”。当一位心理咨询师能将毕生经验转化为守护千万人情绪的智能工具,当一位管理顾问能将实战方法论沉淀为赋能企业的诊断系统,知识的价值才在规模化中实现真正绽放。创客匠人等平台的实践启示我们:技术的最高境界是“隐形”。当用户感受到的是切实的问题解决、温暖的专业陪伴、持续的成长赋能,而非技术本身,知识产品化便完成
当行业仍在争论“内容为王”还是“流量为王”时,先行者已悄然转向“用户资产为王”。AI智能体在此进程中,不是冷冰冰的自动化工具,而是将创始人专业洞察与人文关怀系统化的“关系架构师”。它让知识IP得以在规模化服务中保留个性化温度,在效率与温度间找到精妙平衡。创客匠人等平台的实践启示我们:真正的用户运营,是让用户感受到“被深度理解、被持续赋能、被真诚尊重”。当一位健身教练能通过系统记住学员的每一次进步,
当行业热议“AI取代人类”时,我们更应追问:知识变现的终极目的究竟是什么?是流量变现,还是价值创造?是短期收割,还是长期信任?智能体的真正价值,在于将创始人从重复劳动中解放,回归知识工作者的本源使命——深度思考、创新洞察、情感连接。当一位教育者能将80%精力投入课程研发而非答疑,当一位咨询师能专注复杂问题而非基础诊断,知识的价值才得以真正绽放。创客匠人等平台的实践启示我们:技术的最高境界是“隐形”
今日 GitHub Trending 热榜呈现以下核心趋势:AI 智能体工具全面爆发、多语言生态均衡发展、大厂与成熟项目稳坐热门、垂直场景工具崛起等
AI智能体正经历从被动执行到主动探索的范式转变。本文通过分析Google Co-Scientist科研系统和Moltbot私人助手,揭示了智能体"探索与发现"的核心特征:主动进入陌生领域、尝试新方法、识别未知之未知。Moltbot的动态能力注入架构和基于"惊奇度"的自我决策机制,展现了智能体通过环境感知、递归推理和策略重构实现自主进化的可能路径。这种从&qu
在知识变现的演进轨迹中,一个被长期低估的维度正悄然崛起:社区。当行业焦点仍集中于内容生产、流量转化与IP包装时,真正持久的知识服务生态,往往诞生于用户自发形成的“价值共生网络”。创客匠人通过对数百个知识项目的长期追踪发现:单纯依赖创作者单向输出的模式,用户生命周期价值(LTV)平均仅维持在1.8个产品周期;而构建起健康自组织社区的项目,LTV可延伸至5.3个周期以上,且用户推荐率(NPS)提升逾两
知识变现的终极竞争力,正从“谁更会写爆款”转向“谁更懂用户、更会迭代”。让决策有据可依:告别“我觉得”,拥抱“数据说”让优化有的放矢:资源精准投向高价值环节让IP持续进化:将用户反馈转化为IP成长养分创客匠人持续见证:那些将数据闭环内化为组织能力的创作者,正悄然构建起“越服务越懂用户,越懂用户越精准服务”的飞轮效应。在信息过载的时代,真正的稀缺不是内容,而是“基于深度理解的精准价值交付”。
当“创始人IP打造”成为知识变现的标配策略,一个尖锐问题浮出水面:个人影响力能否突破时间与精力的物理边界?在创客匠人长期跟踪的数百个IP案例中,我们发现破局关键不在“更努力地曝光”,而在构建“人机协同”的智能体系统。本文摒弃浮夸叙事,聚焦IP价值可持续放大的底层逻辑。
在知识经济纵深发展的今天,“知识变现”早已超越简单的内容售卖阶段。当创作者们仍在纠结流量获取与转化效率时,一场由AI智能体驱动的底层逻辑革命正悄然重塑行业生态。本文不谈工具推荐,不鼓吹平台优势,仅从系统设计视角,探讨知识服务如何通过智能体实现质的飞跃。在创客匠人所观察的数千个知识服务案例中,真正突破增长瓶颈的,往往是那些将“人”的智慧与“系统”的能力深度融合的实践者。
摘要:使用MaxKB制作的长文写作智能体可帮助用户快速生成各类长文本。用户只需填写字数、主题和文章类型等基本信息,智能体即可自动生成清晰大纲并逐段扩写,最终拼接成连贯长文。该工具适合学生、职场人士和写作爱好者,能显著提升长文创作效率。
RAG系统落地成败,关键不在大模型,而在知识库的三层架构是否扎实。本文从存储、处理到检索,系统拆解RAG知识库的核心组件与工程逻辑,揭示为何多数项目卡在“能用”却难“好用”。
Clawdbot是一个工程导向的AI智能体容器,定位介于大模型和智能体框架之间。它不提供模型能力,而是专注于组织和约束大模型行为,使其在真实系统中表现得更像一个可控组件。相比追求全自动化的智能体框架,Clawdbot更强调可接管性和稳定性,适合长期维护的AI服务。其核心价值在于将AI能力工程化,通过清晰的规则划分和透明决策过程,解决大模型在复杂场景中的不可控问题。虽然不适合简单场景,但对需要稳定运
深夜十一点,一位新手妈妈在育儿社群提问:“宝宝夜醒频繁,该不该喂奶?”半小时内收到七条矛盾建议。焦虑中,她点开常关注的育儿知识IP智能体,输入同样问题。三秒后,系统推送一段30秒语音:“根据您记录的宝宝月龄(5个月),结合睡眠周期理论,建议尝试延迟响应2分钟…"语音末尾附有该IP创始人手写笔记截图:“每个宝宝都是独特的,此建议需结合实际情况调整。次日,她购买了该IP的《科学睡眠引导》课程。这不是营
当用户对手机说“推荐一个能解决职场沟通卡点的微课”,三秒后收到精准匹配的课程链接——知识服务的交付逻辑正在发生静默革命。这场变革的核心并非流量迁移,而是价值传递路径的重构。本文将从技术演进与行业实践双重视角,探讨AI智能体如何成为知识变现的新基座,并解析其对内容生产范式的深层影响。
Clawdbot是一款开源本地AI智能体框架,实现了从“被动对话”到“主动执行”的范式跃迁。其核心架构通过智能体(大脑)、技能(双手)、记忆(持久化上下文)和网关(枢纽),将大语言模型的思考能力与操作系统的高权限操作能力深度结合,让AI能在用户本地设备上直接执行复杂任务。
今日 GitHub Trending 热榜呈现以下核心趋势:RAG 与 AI 记忆工具爆发、Python 生态持续主导、视频与多媒体工具强势、多语言协同发展。
在知识经济的深水区,可持续性是创始人IP可持续增长的终极路径。创客匠人通过AI智能体架构,将知识变现从"不可持续"升级为"可持续",实现从"流量依赖"到"生态自驱"的跃迁。对于内容创业者而言,关键已不是"吸引多少流量",而是"构建多少可持续生态"。创客匠人正是这一变革的赋能平台:它让知识变现具备"可持续"基因,将IP从"短期交易"升级为"终身服务"。在这个生态为王的时代,真正的知识IP不是"拥有流
在AI智能体时代,内容产业的护城河不再是流量,而是结构。创客匠人通过AI智能体架构,为创始人提供了构建这一结构的坚实平台。当你的IP不再是"你写出来的",而是"你设计的智能体系统自动生成的",知识变现将进入可持续增长的新阶段。正如《2026人工智能十大趋势》所指出的,AI不是一场短期竞赛,而是一场将持续10年甚至更久的产业级基础设施变革。创业者、企业、平台之间的竞争,也将从"谁跑得快",变成"谁建
AI智能体不是替代创始人,而是替代"不会搭结构的组织"。在创客匠人平台上,创始人IP将不再是"个人能力的放大器",而是"知识结构的可复制操作系统"。通过AI智能体架构,创始人可以将个人经验转化为可系统化、标准化、智能化的IP资产。未来的内容产业,护城河不是流量,而是结构。创客匠人通过AI智能体架构,为创始人提供了构建这一结构的坚实平台。在AI驱动的未来,不是谁写得快,而是谁设计得好;不是谁有粉丝多
AI智能体是将基座模型与推理、规划、记忆及工具调用能力结合的系统,作为自然语言与现实世界计算之间的接口。本文综述了智能体的三个核心维度:审议与推理、规划与控制、工具调用与环境交互,并分析了智能体组件、编排模式和部署场景。文章探讨了设计中的关键权衡(延迟与准确性、自主性与可控性等)和评估挑战,指出工具验证、记忆管理、决策可解释性等亟待解决的问题,为构建可靠、安全的智能体系统提供全面指导。
Microsoft Agent Framework:让每位开发者都能轻松构建 AI 智能体
AI产业正从对话式AI向智能体(AI Agent)演进:2023-2025年是ChatBot爆发期,2026年将进入Agent规模化落地阶段。AI Agent具备自主规划、工具调用和闭环执行能力,能独立完成任务而非仅提供回答。其规模化得益于推理能力提升、工具协议标准化和构建门槛降低。企业应用从"AI助手"转向"数字员工",呈现多智能体协作、深度嵌入业务流程和
GitHub热榜项目精选(2026-01-24) 本期GitHub热榜呈现三大趋势: AI智能体工具爆发:终端编码、浏览器自动化等AI应用占据半数,自然语言交互成为主流方式 Python生态持续领跑:13个项目中6个基于Python,涵盖学习教程、大模型部署等场景 实用工具与学习资源并重:编程式视频框架remotion日增618星登顶,Python教程等知识类项目保持高热......
摘要: 本文介绍了一套简单高效的QQ机器人搭建方案——AstrBot+NapCat+cpolar组合,无需复杂配置,5分钟即可部署。AstrBot作为AI中枢,支持DeepSeek/ChatGPT等大模型,提供聊天、插件扩展(天气、点歌等)及WebUI管理;NapCat基于QQ官方协议,稳定实现消息收发。通过Docker一键部署后,利用cpolar内网穿透实现公网访问,随时随地管理机器人。该方案适
本文探讨了AI Agent与LLM的本质区别,指出AI Agent是具备状态管理、多步骤执行和环境感知能力的执行系统。重点分析了Single-Task Agent和Multi-Step Agent的核心差异,强调后者实现了控制流的自治化。文章详细阐述了多步骤Agent的三大技术模块(任务规划、工具调用闭环和记忆管理),并指出工程落地面临误差累积的挑战。最后提出Multi-Step Agent是AI
制造业AI智能体落地受阻的核心原因在于行业知识高度依赖隐性经验,难以结构化建模。不同于其他领域,制造业决策依赖工艺参数调整、质量直觉判断等非文档化经验,导致AI智能体在执行规则时缺乏情境理解能力。典型失效表现为异常处理失准、多因素叠加判断失误等。有效路径需先通过经验拆解、案例库构建实现知识工程化,采用人机协作模式(AI辅助经验召回,人类保留决策权),而非追求完全自治。制造业AI应用的关键在于将隐性
在知识经济时代,内容创作的终极目标不是"产出更多",而是"产出更有价值"。AI智能体的价值,不在于生成内容,而在于卸载认知负荷,让创作者回归内容创造的本质——思考、洞察、创新。创客匠人平台的实践证明:当创作者不再为"如何写"而焦虑,而是专注于"写什么",知识变现才能真正实现可持续增长。这不是技术的胜利,而是对内容创作本质的回归。当认知负荷被卸载,知识变现的天花板将被彻底打破。
MCP(模型上下文协议)是什么?这里用大白话加强理解一下。
OpenAI创新性推出无需向量化的Agentic RAG架构,通过模拟人类阅读模式实现法律知识问答突破。本文深度解析其分层导航机制、动态筛选原理及成本效益,揭示大模型落地新范式。
在开启信息收集之旅前,精准锚定目标与范围是重中之重。这犹如航海前规划航线,若方向不明,极易迷失于茫茫信息之海。以企业战略规划为例,若需收集行业趋势信息,需明确是聚焦新兴技术应用、市场规模变化,还是竞争对手动态;若是技术研发方向调研,要界定技术领域,如人工智能在医疗影像诊断的应用,包括特定算法进展、临床验证成果等。确定目标的实用技巧众多。可从问题驱动出发,如企业利润下滑,问题症结是成本过高、市场份额
Function Calling是什么?这里简明的总结一下。
通过深入理解FUObjectArray的内存布局和访问模式,可以为游戏逆向、外挂开发或引擎调试提供关键支持。实际应用中需结合调试器(如x64dbg)和反编译工具(如Ghidra)动态验证数据。FUObjectArray是Unreal Engine中管理所有UObject实例的核心容器。UE引擎可能在多线程环境下修改FUObjectArray。则是一个空闲对象索引列表,用于优化内存分配和回收。通过逆
CAP理论是分布式系统设计的基础原则,指出在一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)三者中,最多只能同时满足两项。容器化(如Docker)解决了环境一致性问题,而Kubernetes(K8s)进一步提供自动化部署、扩缩容和故障恢复功能。实际系统通常选择CP(如分布式数据库)或AP(如NoSQL),需根据业务需求权衡。
Node.js 提供了丰富的内置模块和第三方工具,帮助开发者高效完成开发任务。这些工具覆盖了调试、测试、包管理、代码格式化等多个领域,是 Node.js 生态的重要组成部分。Node.js 的工具链覆盖了开发全流程。从调试测试到构建部署,合理使用这些工具能显著提升开发效率和代码质量。建议根据项目需求组合使用,例如 Jest + ESLint + webpack 的搭配适用于现代前端项目。
基于深度学习的检测模型可精准定位回单中的关键字段区域。YOLOv5或Faster R-CNN等算法通过标注数据集训练后,能识别账户信息、交易金额等区域,定位精度可达95%以上。银行回单识别技术通过自动化处理纸质或电子回单中的关键信息,大幅减少人工录入错误和工作量。采用CRNN(CNN+RNN+CTC)架构的OCR模型处理定位后的文字区域,支持中英文混合识别。图像预处理环节对原始回单图像进行去噪、二
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