Reasoning（推理）：模型输出思考过程，分析当前状态，决定下一步行动。Acting（行动）：根据推理结果调用工具或生成回答。两者交替执行，而不是一次性完成整个任务。使用JSON Schema格式描述工具的name、description、parameters。description要清晰准确，这是模型判断是否调用的关键依据。参数使用类型约束和枚举，避免模型乱填参数。示例json"descri

很多人总想“等我学完这门课”、“等我读完论文”再动手。但AI领域变化太快，等你“准备好”，窗口可能已经关闭。最好的学习方式是边学边做选一个你感兴趣的痛点（比如自动生成周报、智能客服）。用LangChain搭建一个简单原型。上线测试，收集反馈，迭代优化。在这个过程中，你会遇到真实的问题，也会收获真实的成长。先行动起来，你就能抓住这个时代赋予的机遇。现在，就是最好的入场时机。

Token是大模型处理文本的最小单位。简单来说，模型并不直接理解单词或汉字，而是将它们拆分成Token后再计算。英文：约4个字符 = 1 token（例如：Hello 是1个token，Hello world 是2个token）中文：约1.5～2个汉字 = 1 token（例如：“你好” 约2～3个token，“大语言模型” 约3～4个token）随着大模型渗透到业务的方方面面，Token消耗将成

从上述五大场景可以看出，AI不再是实验室里的玩具，而是正在深刻改变企业运营方式的“生产力工具”。将重复性、低价值的工作自动化，让人专注于决策、创新和客户关系。场景优先：从痛点最明确、数据最完备的场景切入，快速验证价值。人机协作：AI不是替代人类，而是增强能力，设计好人工介入和审核机制。持续迭代：建立反馈闭环，不断优化模型和流程，让AI越用越聪明。未来已来，AI正在重塑每一个企业。你是选择旁观，还是

从Chatbot到Agent的演进，本质上是AI从“能说会道”到“能干实事”的飞跃。目标让Agent有方向；记忆让Agent有连续性；工具让Agent有执行力；质量让Agent安全可控。对于企业和开发者而言，现在正是拥抱Agent的最佳时机。无论是通过开源框架（如LangChain、AutoGen）快速搭建原型，还是借助云厂商的Agent服务平台（如百度的“秒哒”、微软的Copilot Studi

AI幻觉是指大语言模型在生成内容时，产生与事实不符、凭空编造的信息，且模型往往以高度自信的方式输出。这种现象源于模型的统计本质：它基于训练数据中的模式进行预测，而非真正理解知识或具备真实世界的基础。这些幻觉不仅浪费调试时间，还可能引入安全漏洞（如错误的API调用暴露内部端点）或数据不一致。因此，需要采用系统性的缓解策略。

对于String和StringBuffer来说，都是通过创建新的char value[]数组来达到字符串改变的操作的，只不过String是通过新创建String对象来达到目的，而StringBuffer是通过改变自身的内容属性来达到目的，因为Java无法动态来改变数组的长度。因此判断判断StringBuffer是否为空：

修改字段属性：-- 修改字段属性-- ALTER TABLE tb_name MODIFY 字段名称 字段类型 [完整性约束条件]-- 将email字段 VARCHAR(50)修改成VARCHAR(200)-- 注意，修改时如果不带完整性约束条件，原有的约束条件将丢失，如果想保留修改时就得带上完整性约束条件ALTER TABLE user10 MODIFY email VARCH...

Accessable属性是继承自AccessibleObject 类. 功能是启用或禁用安全检查在反射对象中设置 accessible 标志允许具有足够特权的复杂应用程序（比如 Java Object Serialization 或其他持久性机制）以某种通常禁止使用的方式来操作对象。setAccessiblepublic void setAccessible(boolean flag)throws

目前来看，Docker至少有以下应用场景：1）测试：Docker 很适合用于测试发布，将 Docker 封装后可以直接提供给测试人员进行运行，不再需要测试人员与运维、开发进行配合，进行环境搭建与部署。2）测试数据分离：在测试中，经常由于测试场景变换，需要修改依赖的数据库数据或者清空变动 memcache、Redis 中的缓存数据。Docker 相较于传统的虚拟机，更轻量与方便。可以很容易的将这些数