最近我一直在关注 Agentic AI 这个方向，也看了不少相关资料和案例。越往下看，越能感受到一个明显变化：行业讨论的重点，已经从“AI Agent 是什么”，转到了“Agentic AI 到底怎么真正用起来”。这也是我觉得《一本书讲透 Agentic AI》值得拿出来聊一聊的原因。现在很多团队都在尝试 AI Agent，但实际效果并不总是理想。有的只是把几个工具接到业务系统里，有的只是让大模型

很多人第一次接触Prometheus的时候，都会被它简洁的监控模式吸引。安装Exporter、配置采集目标、打开Grafana，几分钟就能看到各种监控数据。服务器CPU、内存、磁盘、数据库状态，甚至容器运行情况，都能够被实时采集和展示。对于长期运行的服务来说，这套体系几乎无懈可击。但真正进入生产环境后，一个问题很快就会冒出来。每天凌晨执行的备份脚本、CI/CD流水线中的构建任务、定时跑批的数据处理

2026年4月16日，Anthropic正式发布了旗下最新旗舰模型——。Opus 4.7定价与Opus 4.6持平，但由于新版分词器的调整，实际输入消耗的token可能增长0%–35%；加之思考强度高于前代，输出token的消耗也会有所增加。因此综合来看，，这一点在上量前需提前评估。本指南将系统介绍Claude Opus 4.7的使用方法、核心升级点，以及如何将它的新能力落地到你的日常工作中。

在设施设备出现告警的时候，如何最快速地让合适的人去到正确的地方。腾讯位置服务提供了路线规划和周边搜索的能力基座，DeepSeek-V3 负责理解业务上下文并编排工具调用，两者通过标准化的 Tool Calling 接口连接起来，最终在地图大屏上实时可视化结果。AI 不是万能的，但把 AI 放在合适的位置上做它真正擅长的事——理解语义、多步推理、工具编排——它确实能把原来依赖大量人工判断的环节自动化

传统的脚本功能，只是按计划重复一些简单的指令和操作，技术上局限性比较大，接入AI工具以后，通过AI 可以实现批量操控安卓设备，通过对话的形式来管理集群设备；还能做到智能编排设备环境，统一模拟器的分辨率、性能、窗口布局等；同时也有机会实现自动化测试，能够批量安装、运行、截图核验，从而高效落地兼容性测试。在多个手机模拟器中，MuMu应该是首个做出这方面尝试的。CLI版上线后，配合 Claude、Cur

企业展厅、指挥中心等实体场地，传统 BI 大屏只是静态 “数据墙”，场地访客看不懂、现场缺讲解、展示没记忆点。本文聚焦Agent 场地落地，基于魔星云端侧数字人 + DeepSeek 大模型，将场地静态大屏升级为场地专属 AI 讲解 Agent，适配展厅参观、指挥调度等真实场地场景，实现从 “场地看数据” 到 “场地问数据” 的落地跃迁。实体场地（展厅、指挥中心）的大屏，不是单纯的展示工具，而是场

过去一年，AI Agent 成为行业讨论的焦点，但多数方案仍停留在 “大模型 + 工具链 + 知识库” 的功能拼接阶段。能回答，却无法自然服务。传统数字人多采用云端渲染视频流方案，强依赖高带宽稳定网络，延迟高且无法支持用户实时打断，只能满足固定讲解、宣传片这类低交互场景，根本无法支撑需要连续对话的真实业务。一个真正可落地的终端 Agent，核心不是叠加多少功能，而是要打通一条完整的具身智能链路：听

AI 编码工具读文件没问题，但遇到“项目怎么分层”“这个接口后面调用了谁”“改一个类会影响哪些流程”时，只靠搜索文件名和关键字就不够了。GitNexus 的思路是先把项目索引成代码知识图谱，再把这份图谱提供给 CLI、Web UI 和 MCP。接入 Codex 之后，Codex 可以直接读取 GitNexus 的项目上下文、功能聚类和执行流。这次操作基于一个多模块 Java 项目。

AI 编码工具读文件没问题，但遇到“项目怎么分层”“这个接口后面调用了谁”“改一个类会影响哪些流程”时，只靠搜索文件名和关键字就不够了。GitNexus 的思路是先把项目索引成代码知识图谱，再把这份图谱提供给 CLI、Web UI 和 MCP。接入 Codex 之后，Codex 可以直接读取 GitNexus 的项目上下文、功能聚类和执行流。这次操作基于一个多模块 Java 项目。

先准备一个普通用户app_user和一个数据库app_db。如果按 MySQL 的习惯看，很容易把事情理解成：连上app_db，表就建在app_db下面。这个理解在日常口头表达里问题不大，但继续写 SQL 时会很快遇到麻烦。MySQL 里经常把database当作命名空间使用，写很常见。KingbaseES 这里更需要先适应这层关系。不把这件事分清楚，后面很容易出现表明明存在却查不到、同一个表名查