企业数智化转型正迎来以AIAgent为核心的新范式变革。传统数据仓库围绕人类决策者设计，而AIAgent作为具备自主决策能力的数字员工，正重塑数据使用方式。AgenticDataStack通过事件触发、语义绑定和智能协调，显著降低数据治理成本，使企业从系统维护转向价值创造。新范式下，数智化将从"成本中心"转变为"创新引擎"，中小企业也能通过Agent获得竞争

游戏特效简介（Unity）+资源网站链接

本文详细介绍了将基于LVGL的2048小游戏移植到开发板的全过程。首先通过复制lv_g2d_test项目搭建基础脚手架，清理资源文件并修改Makefile配置。接着修改main.c文件，删除冗余代码并保留LVGL基础框架。然后对接lv_lib_100ask库，配置启用2048游戏功能，修改事件绑定以适配开发板的触摸屏输入。最后介绍了单独编译测试的方法，使用mmo命令编译lv_2048软件包，并在开

摘要：ModelContextProtocol(MCP)为AI智能体提供标准化工具调用接口，简化开发者集成外部工具的过程，而大语言模型(LLM)只需基于工具定义生成调用指令。MCP通过统一协议连接工具服务器，使开发者能快速构建智能系统，但LLM仍保持"黑箱"操作模式，仅关注工具功能而无需理解实现细节。这种架构将上下文工程与工具执行分离，MCP实质是为开发者服务的抽象层，通过模块

摘要：ModelContextProtocol(MCP)为AI智能体提供标准化工具调用接口，简化开发者集成外部工具的过程，而大语言模型(LLM)只需基于工具定义生成调用指令。MCP通过统一协议连接工具服务器，使开发者能快速构建智能系统，但LLM仍保持"黑箱"操作模式，仅关注工具功能而无需理解实现细节。这种架构将上下文工程与工具执行分离，MCP实质是为开发者服务的抽象层，通过模块

本文系统分析了AI应用的三种开发模式：基础API调用、结构化工作流和自主智能体。这三种模式分别对应不同复杂度场景：原子化任务适合简单调用，标准化流程适合工作流编排，开放性问题需要智能体自主决策。文章详细剖析了每种模式的技术架构、关键组件和调用流程，并提供了技术选型指南。建议企业根据业务需求复杂度，从简单模式逐步演进到高级模式，在控制风险的同时实现AI价值最大化。

本文系统分析了AI应用的三种开发模式：基础API调用、结构化工作流和自主智能体。这三种模式分别对应不同复杂度场景：原子化任务适合简单调用，标准化流程适合工作流编排，开放性问题需要智能体自主决策。文章详细剖析了每种模式的技术架构、关键组件和调用流程，并提供了技术选型指南。建议企业根据业务需求复杂度，从简单模式逐步演进到高级模式，在控制风险的同时实现AI价值最大化。

AI原生应用开发全景图解析：从核心概念到关键技术 阿里云提出的AI原生应用开发框架包含四大核心模块：1）AIAgent架构，融合感知、大脑、工具和记忆能力；2）开发模式选择，在Workflow与Agentic模式间权衡；3）关键技术组件，包括SpringAIAlibaba开发框架、Nacos服务发现、HigressAI网关和RocketMQ消息队列；4）全链路可观测方案，通过LoongSuite开

AI原生应用开发全景图解析：从核心概念到关键技术 阿里云提出的AI原生应用开发框架包含四大核心模块：1）AIAgent架构，融合感知、大脑、工具和记忆能力；2）开发模式选择，在Workflow与Agentic模式间权衡；3）关键技术组件，包括SpringAIAlibaba开发框架、Nacos服务发现、HigressAI网关和RocketMQ消息队列；4）全链路可观测方案，通过LoongSuite开

本文探讨了大语言模型测试时计算（test-time compute）技术的最新进展。该技术通过在推理阶段分配更多计算资源来提升模型性能，展现出与预训练相似的扩展规律。文章系统梳理了三大实现路径：1）N选1采样与多数投票机制；2）思维链技术及其训练方法；3）推理时搜索与其他辅助系统的集成。研究指出验证器质量、泛化能力、隐空间推理等关键因素将影响技术发展，并特别探讨了这些技术在智能体领域的应用前景。尽