工厂流水线。原料先经过清洗车间（Agent A），然后必须去切割车间（Agent B），切完可能分流去喷漆（Agent C）或者去打磨（Agent D）。每一步的流向都是被工艺流程（SOP）严格规定的。优点： 专精于特定业务场景，效率最高，最稳定。工业界落地最常用的模式（比如 LangGraph）。缺点： 灵活性差，开发成本高。一旦业务流程变了，整个架构都要重写。**一句话总结：**没有最好的架构

12月22日，宁波华翔发布公告，公司子公司华翔启源与大寰机器人共同签订了《战略合作协议》，双方拟在通用人形机器人灵巧手的研发、制造和销售等领域加强合作。12月23日，宁波华翔发布公告，旗下子公司华翔启源与国内某头部机器人关节厂商签订了《机器人关节委托生产合同》。根据合同，华翔启源将在未来两年内为客户生产部分机器人关节产品，以满足市场需求。

12月22日，宁波华翔发布公告，公司子公司华翔启源与大寰机器人共同签订了《战略合作协议》，双方拟在通用人形机器人灵巧手的研发、制造和销售等领域加强合作。12月23日，宁波华翔发布公告，旗下子公司华翔启源与国内某头部机器人关节厂商签订了《机器人关节委托生产合同》。根据合同，华翔启源将在未来两年内为客户生产部分机器人关节产品，以满足市场需求。

中科院计算所提出LSG框架，利用KL散度让大模型自主决策何时输出翻译，实现"边听边说"的同传效果。该框架无需重新训练现有LLM，在文本/语音同传和ASR任务中表现优异，延迟更低质量更高。开源代码已发布，GitHub可直接获取。

文章系统解析了大模型开发范式的四层演进：面向对象开发(原生API调用)、面向过程开发(Chain/RAG)、面向目标开发(单Agent)到面向复杂目标开发(多Agent)。详细介绍了Agent设计的核心理念，通过"大脑-大模型"、"手脚-工具"等类比，构建了类人认知架构，帮助开发者从简单调用API升级为让AI自主解决问题，实现从"工具"到"助手"的转变。

Anthropic提出颠覆性观点：不要为每个业务场景创建大量Agent，而是构建通用Agent+可复用技能库(Skills)的架构。这种模式能有效避免"智能体动物园"问题（维护债、专业债、知识债），通过渐进式披露和代码执行等技术实现可观测、可调参的工程系统。MCP解决连接能力，Skills解决业务方法，这种组织经验的知识化将成为AI时代的新核心竞争力。

2025年大模型迎来五大变革：RLVR技术让AI学会真正思考；AI呈现"幽灵"形态，能力分布呈"锯齿状"；Cursor等垂直应用层崛起；Claude Code实现本地化运行；"感觉编程"让编程门槛大幅降低。这些变化预示着大模型正从文本对话走向多模态交互，技术远未成熟，认知仍在早期，正是入门最佳时机。

本研究利用Qwen大语言模型构建乳腺癌化疗所致恶心呕吐知识图谱，整合47项研究数据，提取238个实体和242个关系。NER和RE的F1分数分别达82.97%和85.54%，为临床护理决策提供数据支持。该知识图谱支持个性化症状管理、增强患者教育，推动护理实践智能化，为AI在医疗护理领域的应用提供了新范式。

昨天的文章介绍了过去三年AI领域的演进趋势，内容稍短，很多细节都是一笔带过，阅读感受其实并不好。今天这篇文章，聊聊过去三年，AI领域的技术逻辑变化趋势。特别声明：本文关于AI技术演进的顺序并非严格遵循时间节点，但大体的顺序是线性叙事。原因有两方面：1-阅读感受的流畅性；2-技术发展的必然性。关键时间节点和与之对应的代表性技术/产品顺序，可参考下图：2022年ChatGPT刚出现时，它最令人惊叹的能

本文详细记录了构建多模态Agent RAG的全过程，解决了传统RAG无法处理图文混排文档的痛点。通过采用豆包多模态Embedding模型、LangGraph构建智能工作流、HyDE假设性文档嵌入等技术，实现了文字与图片的跨模态检索与理解。同时优化PDF解析器保留图文上下文，结合Rerank技术提升检索精度，让AI从"文字盲"升级为能看懂图的全模态智能体。