AI代理生态中的两个关键协议：AG-UI和A2UI，分别解决了不同层面的问题。AG-UI是通信协议，负责代理与应用间的双向数据传输，支持事件驱动和流式交互；A2UI是UI描述规范，定义代理如何以JSON格式声明UI结构，确保安全可控。两者互补而非竞争，AG-UI作为传输管道，A2UI作为内容格式。典型场景中，AG-UI可单独用于简单文本交互，而复杂UI需求可结合A2UI实现动态渲染。这一架构分离了

本文深入分析了LangChain生态中LangGraph与LangChain v1的技术边界与依赖关系。研究表明，LangGraph作为底层编排引擎，专注于状态图、检查点和流式输出等基础能力；而LangChain v1作为上层应用框架，强制依赖LangGraph并在此基础上构建中间件系统等高级功能。源码分析显示，LangChain v1的create_agent()本质上是对LangGraph S

做 AI 应用的时候，代理返回的通常是文本。但实际场景里，光有文本不够——查天气想看卡片，查数据想看图表，填信息想看表单。怎么让代理不只是返回文字，而是能控制 UI 的显示？这就是 Generative UI 要解决的问题。本文基于 CopilotKit 团队的 generative-ui 仓库整理，介绍 Generative UI 的三种实现模式。传统 UI 开发，界面是开发者写死的。用户点什么

AG-UI协议：AI代理与用户界面的标准化通信方案 AG-UI协议是一种开放、轻量级的事件驱动协议，旨在标准化AI代理与前端应用之间的交互方式。它解决了传统HTTP请求/响应模式在处理AI代理任务时的三大痛点：长时间运行任务的无反馈等待、不确定行为的实时通知需求，以及复杂输入输出的统一管理。 协议采用灵活的事件模型，定义了20多种事件类型，包括生命周期事件、文本消息事件、工具调用事件和状态管理事件

A2UI与传统Agent UI方案对比分析 本文对比A2UI与传统Agent UI方案（纯文本、代码生成、iframe）在架构、安全性、开发效率和Token消耗方面的差异。传统方案存在交互效率低（纯文本）、安全风险高（代码生成）或性能问题（iframe）。A2UI采用声明式JSON描述+客户端渲染，在保持丰富交互能力的同时，通过预定义组件确保安全性，并显著降低Token消耗（测试显示比纯文本节省4

Google开源的A2UI协议是一种创新的声明式UI协议，专为LLM生成UI设计。它通过三层解耦架构（组件树、数据模型、组件目录）实现了安全、灵活、高效的UI交互。A2UI采用邻接表模型而非传统嵌套树，使LLM能更轻松地生成UI结构，并支持增量更新和流式传输。协议定义了四种消息类型（surfaceUpdate、dataModelUpdate、beginRendering、deleteSurface

梯度下降算法通过不断调整模型参数来最小化损失函数。其核心公式中的减号确保参数始终朝下降方向更新，无论偏导数为正或负。学习率控制步长，过大可能导致震荡，过小则收敛缓慢。整个过程可类比下山：当前位置减去梯度方向的距离，迭代更新直至到达最低点（损失最小）。合理选择学习率对算法效率至关重要。

信息物理系统(CPS)是连接物理与信息空间的复杂闭环系统，其技术体系包括总体、支撑和核心三类技术，可归纳为"一硬一软一网一平台"四大要素。CPS架构分为单元级、系统级和SoS级，应用于智能设计、生产和服务。人工智能(AI)包含机器人、NLP、计算机视觉等技术，分为强弱两类。机器人4.0强调云边协同和自适应能力。边缘计算就近处理数据，与云计算协同工作。数字孪生建立虚实桥梁，云计算

本文探讨了Transformer架构中的两个关键技术——残差连接和层归一化。残差连接通过将输入直接加到子层输出，缓解了深度网络的梯度消失和网络退化问题，为梯度传播提供了"捷径"。层归一化则通过标准化每层特征分布，解决了训练过程中的内部协变量偏移问题，提升训练稳定性。这两种技术协同工作：残差连接确保网络能够有效训练深层架构，而层归一化保证训练过程的快速收敛，共同构成了Transf

面对Qwen系列最新的Qwen3模型和更新频繁的MS-Swift框架，文档往往跟不上代码迭代的速度。本文记录了如何在魔搭社区（ModelScope）Notebook环境下，借助Vibe Coding理念，通过“源码上下文注入”的方式，解决环境依赖冲突，零手写构建了一套包含AWQ、GPTQ、BNB三种方式的可复用量化脚本。