AI 智能体（Agent） 正在成为新一代人工智能应用范式，能自主理解意图、规划步骤、调用工具并执行复杂任务[1][2]。当前，国内外多家科技巨头和创业公司都在开发通用型以及垂直领域的 AI Agent 产品。本文将按公司/产品逐一介绍其代理产品的名称定位、主要功能、技术架构、使用方式、应用场景与商业模式，并对比不同策略（如开源 vs. 商业闭源、自主模型 vs. 第三方模型等）的差异。最后附上一

从RNN、LSTM到Transformer，再到当今席卷各个领域的大模型，我们见证了人工智能在短短数十年间的飞跃式发展。架构创新（如自注意力机制）提供了质变契机，大规模预训练和海量数据赋予模型前所未有的知识获取能力，模型规模和算力提升不断发掘出AI更多的潜能。与此同时，每一次重大突破的背后都有人才的辛勤耕耘：无论是“三巨头”奠基深度学习，还是各大团队推动Transformer及后续模型登上舞台。可

从RNN、LSTM到Transformer，再到当今席卷各个领域的大模型，我们见证了人工智能在短短数十年间的飞跃式发展。架构创新（如自注意力机制）提供了质变契机，大规模预训练和海量数据赋予模型前所未有的知识获取能力，模型规模和算力提升不断发掘出AI更多的潜能。与此同时，每一次重大突破的背后都有人才的辛勤耕耘：无论是“三巨头”奠基深度学习，还是各大团队推动Transformer及后续模型登上舞台。可

从RNN、LSTM到Transformer，再到当今席卷各个领域的大模型，我们见证了人工智能在短短数十年间的飞跃式发展。架构创新（如自注意力机制）提供了质变契机，大规模预训练和海量数据赋予模型前所未有的知识获取能力，模型规模和算力提升不断发掘出AI更多的潜能。与此同时，每一次重大突破的背后都有人才的辛勤耕耘：无论是“三巨头”奠基深度学习，还是各大团队推动Transformer及后续模型登上舞台。可

从RNN、LSTM到Transformer，再到当今席卷各个领域的大模型，我们见证了人工智能在短短数十年间的飞跃式发展。架构创新（如自注意力机制）提供了质变契机，大规模预训练和海量数据赋予模型前所未有的知识获取能力，模型规模和算力提升不断发掘出AI更多的潜能。与此同时，每一次重大突破的背后都有人才的辛勤耕耘：无论是“三巨头”奠基深度学习，还是各大团队推动Transformer及后续模型登上舞台。可

在Linux下，用rpm删除相应的包时，有时会出现相互依赖的情况。比如：删除A，B依赖A，提示不让删除；而删除B，又说A依赖B，也不让删除。此时，可以在命令后面加参数--nodeps比如：rpm -e php-4.3.4-11 --nodeps在fedora core 4中遇到的问题，处理旧版本的Linux真的很多问题啊，蛋疼中………………参考：http://bbs.c

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-9525959-id-3074355.html更多的信息，可以参考python内部的json文档：python>>> help(json)或者官方文档：http://docs.python.org/library/json.html#module-json下面给出一个使用python解析json的简单例子：

linux下：ctrl-c 发送 SIGINT 信号给前台进程组中的所有进程。常用于终止正在运行的程序。ctrl-z 发送 SIGTSTP 信号给前台进程组中的所有进程，常用于挂起一个进程。ctrl-d 不是发送信号，而是表示一个特殊的二进制值，表示 EOF。ctrl-/ 发送 SIGQUIT 信号给前台进程组中的所有进程，终止前台进程并生成 core 文件。Key Funct