随着大模型技术的发展，Agent、MCP、A2A，以及近期爆火的Agent Skills各种概念层出不穷，各种文章也看得让人眼花缭乱...

约翰斯·霍普金斯大学开源的 **RoutIR**，用 200 MB 内存+几行 JSON，就能把任何学术检索模型（BM25、ColBERT、PLAID-X、Qwen3-Embedding……）包装成 **高并发 HTTP API**，动态拼装多路召回、重排序、结果融合，3-10 QPS 起步，缓存命中时“秒回”，彻底终结 RAG 流程里“离线模型上线难”的痛点。

过去一年里，AI 智能体（Agent）最明显的变化，不是“模型更聪明了”，而是“做事方式变了”。

检索增强生成（RAG）几乎成了大模型“祛幻觉”的标准动作：先检索、再拼接、最后让 LLM 回答。但作者发现一个被忽视的现象：**只要改变检索返回的 Top-5 文档顺序，即使黄金文档仍在列表里，模型答案也会“翻脸”**——这叫 **Permutation-Induced Hallucination**。

本文探讨了传统知识图谱（KG）的局限性，并引入上下文图谱（CG）概念，通过四元组或n元组结构融入时效性、来源和决策逻辑等元数据。提出CGR3（检索-排名-推理）范式，利用大语言模型（LLM）提升知识图谱补全（KGC）和问答（KGQA）任务性能。实验显示，在FB15k-237和YAGO3-10数据集上，Hits@1提升高达66.46%。这为企业AI应用提供更可靠的推理基础，推动从静态数据到动态智能决

大模型虽然强大，但依然存在两大痛点：

想象一下，你被淹没在无数 PDF、电子表格和扫描文件中，苦苦寻找隐藏在某个复杂表格中的关键数据。从财务报告和研究论文，到简历和发票，这些文档中包含的复杂表格蕴藏着大量的结构化数据，需要快速准确地提取。传统上，提取这些结构化信息一直是数据处理中的一项复杂任务。然而，随着大型语言模型 (LLM) 的兴起，我们现在拥有了另一种工具，有可能解锁复杂的表格数据。优秀的表格解析器的准确性，可以为企业中许多工作

站在AI风口之中，你是否仍在徘徊？不知道自己能不能进入AI行业？不知道自己是否能拿到高薪offer？也不知道该具体怎么做？

目前市面上有不少基于大模型的 Code Copilot 产品，部分产品对于个人开发者来说可免费使用，比如阿里的、百度的等。这些免费的产品均通过 API 的方式提供服务，因此调用时均必须、同时需要把Code Copilot的公网API调用针对小团队私有保密项目、创新团队孵化新产品，隐私安全问题就显得格外重要。因此，团队内部部署私有的方案就应运而出了：Code Copilot的内部API服务今天老牛同

它不再是机械执行代码的“工具”，而是具备感知、理解、决策能力的“智能体”。借助大模型能力，它能够：✔听懂自然语言：像人一样听懂需求；✔处理非结构化数据：从文本、语音到图像，综合解析信息；✔自主优化与学习：在运行中持续迭代，越用越智能。AI应用就好比我们的大脑，而AI智能应用软件就是一个拥有聪明大脑的人，可以真正的帮助企业去干活，比如：＞智能客服与聊天机器人，它可以高效的处理售后问题，从而降低人力成