路由模块是自适应智能体系统设计中的关键控制机制，路由模块可以在智能体流程里的开始或中间的多个节点实现。可以用作分类用途，也可以用来选取调用合适的工具。在实际项目情况，一般建议先用大模型模式采用提示词路由快速验证分发能力，跑通流程。如果对精确度有更高要求，可以使用嵌入路由和小模型路由进行专门优化。实际项目里可能需要搭配着几种路由一起使用。比如需要对bad case做快速干预修复时可能就会用到规则路由

本文系统介绍AI编程工具的使用方法，从底层机制（Token计算、工具调用、Codebase索引）到实践应用（代码检索、绘图生成、问题排查）。详细讲解提升对话质量的规则设置与渐进式开发方法，并分享结合AI的编码最佳实践，包括文档规范、命名技巧和安全合规。内容兼顾不同经验水平开发者需求，帮助读者真正掌握AI编程工具，提升开发效率。本文从原理到实践系统地分享了如何高效使用AI编程工具。

文章介绍了ACE(Agentic上下文工程)框架的原型实现，该框架通过上下文自我演化而非模型微调实现智能体"自学成长"。系统包含四个核心组件：Playbook(策略手册)存储学习策略；Generator(行动者)执行任务并生成推理轨迹；Reflector(复盘者)分析执行过程并提炼经验；Curator(策略管家)将反思转化为策略更新。文章详细展示了各模块实现逻辑、工作流组装与测试，并讨论了当前局限

本文精心整理了 Stable Diffusion 的保姆级学习内容，同学请务必仔细学习，按以下步骤操作，助你快速掌握 Stable Diffusion 这款强大工具！Stable Diffusion，简称 SD，是当下最顶尖的 AI 绘图工具（AIGC）之一。它与 PS 类似，只需在本地电脑完成安装即可使用。不过，SD 对电脑配置要求较高，建议配备显存 6G 以上的 N 卡，且无需翻墙、无需注册。

在本文中，我们介绍了一种基于字幕的AI电影剪辑的方法的设计思路，它可以利用电影的字幕信息，来辅助AI分析电影的内容，生成解说文案，匹配视频片段，制作电影短视频。感觉写的不错的可以点击原文链接关注我，我会持续为你更新精彩内容。在后续内容中我们将继续详细地介绍我们的AI工具的实现过程（包含详细代码示例），效果展示，以及未来展望和改进方向。我们希望通过这种方法，能够为AI电影剪辑的发展，提供一种新的思路

哈喽大家好我是安琪，今天给大家带来Midjourney常用的指令指南，以及不同参数的对比，新手小白必看呦~ 话不多说让我们直接开始吧！如果想调整图像比例可以通过增加尾缀【–aspect16:9】【–16:9】来调整图片的宽长比。比较简单但是有几个需要注意的小点:(1)在英文和数字中间留空格(2)必须使用整数，而不能是–ar 1.5:2(3)长宽比会影响生成图像的形状和构图，从图可以看出同组词，长宽

AnimateDiff采用控制模块来影响StableDiffusion模型，通过大量短视频剪辑的训练，它能够调整图像生成过程，生成一系列与训练视频剪辑相似的图像。简言之，AnimateDiff通过训练大量短视频来优化图像之间的过渡，确保视频帧的流畅性。与传统的SD模型训练方式不同，AnimateDiff通过大量短视频的训练来提高图像之间的连续性，使得生成的每一张图像都能经过AnimateDiff微

感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，

在使用 SD 文生图功能时，我们能选得大模型大致有两类，一类是普通模型，另一类是更加新的 SDXL 模型。普通模型就是 SD 的一些旧版模型，是将 SD 1.5 或 SD 2.0作为底模开发出来的模型。这类模型也是我们现阶段用得最多的模型。它的基础分辨率是512 x 512像素。如果我们需要将增加图片分辨率，直接修改文生图的width和height出来的效果并不会很好。有时候会还会出现多头的情况，

人们听说大模型已经有两年多了，不少人自己测试了对话。但舆论对于大模型还是有很多误解，应用时摸不清特性，一不小心就上当，更不知道大模型是怎么开发出来的。性能顶级的Deepseek火爆开源之后，意想不到的事发生了，人们居然很简单地就把大模型部署用上了！一个朋友，在3000多元的联想lecoo酷310 PC机上，就安装Deepseek R1成功了。机器配置不高，装的是7B（70亿）参数的版本，聊天能力明