好吧，我承认这个标题有点放肆。我多告诉你一点：我爱肆意妄言的标题，它能够吸引注意力。不管怎样，在这篇博文中我会试图证明 Go 是一个设计得很糟糕的语言（剧透：事实上它是）。我已经摆弄 Go 有几个月了，而且，我想我在六月某个时候运行了第一个 helloworld 程序。虽然我的数学不太好，但在那之后已经有四个月了，并且我的 Github 上已经有了几个 package。不必多说，我仍完全没有在生产

我把开源Agent分为3类：自动agent、半自动agent、领域、自定义sop和支持人为干预的agent。先泼个冷水，目前这些agent项目都是实验品，发展还没有做知识库问答相关开源项目那么成熟，github的社区issue也很少，遇到部署问题容易找不到解决方法，几乎没几个可以部署的这里我以个人部署、开发的角度列出最近这1年来很火的Agents，以前是LLM火，现在最火的则是这些AI Agent

Automa是一款开源浏览器自动化扩展工具，支持Chrome和Firefox，通过可视化拖拽模块的方式实现自动化操作，无需编程基础。它能自动填表单、抓取数据、定时执行任务等，适合非技术人员使用。该工具提供丰富的功能模块，包括网页操作、条件判断、数据导出等，还支持JavaScript扩展定制。安装简单，可通过应用商店或官网下载，并提供应用市场直接导入现成工作流。目前GitHub星标超19.7k，是提

其不仅收集并整合了产品知识、行业诀窍、管理信息、供应链、物流、制造运营信息，还包括了用户的使用体验和产品的维护维修信息，构建了一个全面、可信的数据基础。进一步地，在 3DEXPERIENCE 平台上，所有这些信息都被用于支撑 AI 的应用场景，并且平台的一个关键特点是它能将虚拟和现实世界融合，通过“UNIV+RSES”——一个由达索系统提出的理念，将虚拟孪生技术和真实世界数据结合的虚拟世界，使得从

文章介绍如何使用开源AI工作流平台n8n结合WeKnora知识库构建全本地化AI应用闭环。通过Docker部署n8n，实现数据自动采集、处理、存储到智能分析的全流程自动化。作为可视化工作流平台，n8n支持多种API连接和AI模型调用，无需编程即可构建复杂逻辑。与WeKnora配合，打造从知识采集到智能生成的"AI私有工厂"，实现完全本地化闭环，保护数据安全并降低云端依赖。

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）技术的持续突破，人工智能领域正加速从通用对话交互向任务驱动的智能体（Agent）系统转型。截至2025年4月，企业对LLM领域专业人才的需求呈现爆发式增长，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化及多模态融合四大方向。本文将系统梳理2025年大模型就业市场的技术发展脉络、核心技能体系、行业落地场景、

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）技术的持续突破，人工智能领域正加速从通用对话交互向任务驱动的智能体（Agent）系统转型。截至2025年4月，企业对LLM领域专业人才的需求呈现爆发式增长，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化及多模态融合四大方向。本文将系统梳理2025年大模型就业市场的技术发展脉络、核心技能体系、行业落地场景、

“我有8年传统Java开发经验，被裁后投了300多份简历，210天里只收到5次面试邀请。有家小公司愿意录用，但月薪从之前的1.5万降到1万，还取消了年终奖和补充医疗——他们说现在更想要懂AI开发的人。”这并非个例。2025年，后端开发者的求职环境正经历剧烈变化。一位求职者在社交平台分享了自己的经历：“投递70份简历，仅获得3个面试机会，唯一的工作邀请还比上一份工作薪资低了10%。”

Vgent框架是由沙特阿卜杜拉国王科技大学和Meta AI提出的基于图的检索推理增强生成框架，通过构建视频语义图谱和结构化推理机制解决长视频理解挑战。该框架采用四阶段流水线设计：离线视频图谱构建、基于图的检索、结构化推理和多模态增强生成。实验表明，Vgent在MLVU基准测试上实现3.0%-5.4%的性能提升，相比传统RAG方法保持时序连贯性并减少检索噪音，为长视频理解领域带来重要突破。

Vgent框架是由沙特阿卜杜拉国王科技大学和Meta AI提出的基于图的检索推理增强生成框架，通过构建视频语义图谱和结构化推理机制解决长视频理解挑战。该框架采用四阶段流水线设计：离线视频图谱构建、基于图的检索、结构化推理和多模态增强生成。实验表明，Vgent在MLVU基准测试上实现3.0%-5.4%的性能提升，相比传统RAG方法保持时序连贯性并减少检索噪音，为长视频理解领域带来重要突破。