本文系统梳理了AI智能体（AIAgent）相关核心概念与技术要点。主要内容包括：1）常见问题解析，涵盖提示链、路由模式、知识检索（RAG）、多智能体协作等10个关键问题；2）核心术语词汇表，详细定义20个专业术语，如智能体系统、并行化、反思模式等。文章重点分析了AI智能体的工作原理、技术实现及其局限性，特别强调了提示工程、记忆管理和推理能力等关键技术。这些内容为理解当前AI智能体的技术架构和应用场

文章探讨了AI时代下软件开发工程师的转型之路。随着AI工具能高效完成编程工作，作者从恐惧到接受，将注意力转向产品思维和用户体验等曾被忽视的领域。建议利用AI创造的“空闲时间”进行深度思考：通过写日记发现兴趣点，追踪好奇心，最终实现身份转变。作者以开发Spiral为例，展示了如何将工程师的严谨性应用于产品设计决策。关键在于主动探索新方向，而非被动接受AI替代。

地震数据的二三维可视化设计与实现。

我们已经习惯使用DBeaver连接各种成熟的商业或开源数据库，想着如何继续基于该工具，连接MongoDB和人大金仓数据库，查了半天很多地方说法不统一，所以自己就简单整理了一个如何利用DBeaver成功配置并连接这两类数据库，主要是配置信息如何编写，驱动库如何配置等。

Manus的确是一个可以进行任务分解的自动化解决方案，将其他AI需要多次繁杂的迭代对话做了较大的改进，相当于用户抛出一个问题或者关注的主题/任务，剩余工作让Manus自己找素材、找资料、找工具，进行汇总润色测试和验证，最后为用户提供的最终成果，目前测试的中间步骤用户是无法介入的，或者通过用户在提需求时利用约束进行引导，同时，目前只能支持网页和python execute等方式，其他方式还不支持，后

MS SQL Server2017无法按照python和R环境的问题解决办法。

本文介绍了如何利用低代码工具n8n构建自动化AI资讯工作流。系统通过n8n工作流实现RSS资讯的定时抓取、格式转换和数据存储，将处理后的内容分别存入Redis缓存和MySQL数据库。针对去重、格式统一等技术难点提供了解决方案，并展示了实时看板、趋势分析等应用场景。文章还探讨了结合AI实现摘要生成、情感分类等扩展功能，最终形成从资讯采集到智能处理的闭环系统，帮助用户高效获取和管理AI领域最新信息。

随着全球各行业的数据治理、数字化转型智能化辅助的引入发展，机器学习（包括深度学习）在逐步深入到各行各业，所以，有必要对机器学习的常见术语，经典算法及应用场景进行一次总结，其实机器学习兴起目的是为了解决人类的各种各样的分类回归问题，通过人类智能化的设计，实现机器的自动化或智能化，而且机器主要学习人类解决问题的归纳和综合逻辑方法，但目前还无法实现演绎逻辑。特别是一些数据量密集，准确性要求快捷及时的场景

目前正在开展大模型部署，目前开源大模型主要就是Llama、ChatGLM大模型等，包括Llama-1和Llama-2，在其基础上的改进大模型有Chinese-LLaMA、OpenChineseLLaMA、Moss、baichuan等等，本文主要对原始Llama大模型进行了本地部署与测试，后续再逐步学习，结合行业数据资源进行finetune，希望在开源模型的基础上对油气行业大模型建设有所帮助，大模型

LangGraph是一个基于有向循环图的AI智能体开发框架，适用于复杂协作流程如油田生产分析。该框架支持多智能体分工协作，通过动态任务分解和专业化分工提升任务性能。示例中设计了指挥官、数据提取、指标分析和质控四个智能体，采用层级指挥模式结合反思迭代机制确保分析准确性。LangGraph允许高度定制化逻辑和嵌入专业规则，具备自我纠错能力，通过循环流程自动发现并修正错误，提高报告可靠性。实现代码展示了