AI代理从早期只能处理孤立提示的聊天机器人，逐步发展为具备长期记忆、任务调度能力的智能代理。Kimi Claw便是一款云托管的个人AI代理，内置在Kimi平台中，拥有长期记忆、自定义角色行为、定时任务、ClawHub技能安装、文件工作区及外部渠道集成等功能。使用Kimi Claw的步骤十分简便。先注册或登录Kimi账户，再从左侧边栏打开Kimi Claw。接着点击创建Kimi Claw，也可链接现

为了解决时间序列的泛化难题，研究人员提出了一种名为Lag-Llama的基础模型，专门用于单变量概率时间序列预测。Lag-Llama采用解码器仅含变换器的架构，其核心创新在于引入滞后值作为协变量，从而有效地捕捉时间序列数据中的时间依赖性。如下图所示，Lag-Llama通过处理过去多个时间步的滞后特征，学习输出下一个时间步取值的概率分布。模型的输入是单变量时间序列在特定时间步的标记值。为了增强预测能力

特性说明链式组合通过LCEL轻松构建复杂流水线多模型支持支持OpenAI、Anthropic、Ollama等30+模型集成丰富与向量库（Chroma、PGVector、Azure Cosmos DB等）、工具（SerpAPI、Wolfram）无缝对接记忆管理内置多种记忆类型，支持对话历史存储代理能力让LLM自主调用工具完成任务基础Chain：理解了LCEL语法和组件化思想。RAG系统：学会了如何用

抖音电商的游戏规则里，没有永远的赢家。那些能在“平台霸权”与“用户需求”之间找到平衡的玩家，才能从“喝汤”升级为“吃肉”。而真相藏在每一份数据里——看懂了品类波动的规律，读透了平台生态的壁垒，才能在这场流量博弈中站稳脚跟。本专题内的参考报告（PDF）目录2025快手短剧白皮书 报告2025-08-12架桥 应对半导体行业的的人才短缺 报告2025-08-082025短剧百宝箱第六期-投放方法论&冲

原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat。

原文出处：拓端数据部落公众号在大模型技术快速渗透软件工程领域的当下，智能编码代理工具已成为提升研发效能的核心抓手，终端环境下的AI编码能力更是成为开发者关注的核心方向。过去数十年，终端工具始终是开发者的基础操作载体，却长期只承担单一的命令执行功能，开发者需要在编辑器、文档、调试工具间反复切换，大量重复工作消耗了研发精力。

安装的扩展是通用的，为了构建生产级应用，我们需要创建针对特定技术栈的自定义技能。本文的项目使用以下技术栈：Next.js App Router、Tailwind CSS + shadcn/ui、Drizzle ORM + Neon Postgres、Clerk身份验证、Vitest测试、Vercel部署。提交指令后，Gemini 3.1 Pro会生成结构化的技能定义，并提示我们进行本地安装。

用户交互智能体：作为客服系统的“前台”，直接对接用户，核心职责是解析用户意图（咨询/购买/查订单），调用对应智能体的工具，最后整理结果回复用户。商品查询智能体：作为“商品管理员”，管理商品数据，能根据商品ID、名称、类别等维度查询库存、价格等信息。订单处理智能体：作为“订单专员”，处理用户购买请求，生成唯一订单号、扣减库存、模拟支付流程，同步记录订单状态。本方案基于LangChain、FastAP

我使用一个技能进一步扩展此模式。当会话开始退化时，该命令导出一个结构化交接文件，包含已完成工作、未决决策、需避免的陷阱和相关文件路径。下一个会话读取该文件，仅携带重要信息，没有会话臃肿。你也可以通过延迟加载工具来主动节省上下文。一个项目通过使用钩子，仅在用户提示触发关键词时注入技能定义，而不是在启动时预加载所有内容，从而为每次会话节省约15,000 token。所有这些背后的简单规则：一次对话只处

首先，我们获取了包含空气质量相关指标的数据集，其以表格形式呈现，包含了诸如年份（year）、月份（month）、日（day）、小时（hour）以及多种污染物浓度指标（如 PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3 等）以及气象相关数据（如温度 TEMP、气压 PRES、露点 DEWP、降雨量 RAIN、风向 wd、风速 WSPM 等）信息。通过pandas这段代码的作用是导入所需的库，并将存