logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

从理解到落地:AI Agent 长期记忆系统的原理、框架与阿里云选型指南

Agent 的记忆不是"聊天记录",而是"可被检索、可被治理的认知资产"。一个优秀的 AI Agent 长期记忆系统,本质是一个智能的、分层的知识管理系统。它通过将记忆分类、分层索引、按需检索,完美平衡了成本、准确性与体验。先记关键事实,再记重要情境,用的时候先看目录,必要时再翻原文。记忆即"自我"——它让 Agent 不再是冷冰冰的应答机器,而是一个懂你、记得你、陪你成长的数字伙伴。

#人工智能#阿里云#云计算
李宏毅Harness Engineering课程逐字稿整理:有时候模型不是不够聪明,只是没有好的Harness

李宏毅教授Harness Engineering课程逐字稿整理。探讨AI Agent的驾驭工程:通过控制认知框架、工具设计和标准工作流程来提升模型表现,揭示有时候模型不是不够聪明,只是需要好的Harness。

#人工智能
OpenClaw 接入飞书 / 钉钉 / 企业微信:从 HTTP Webhook 到 WebSocket 长连接

企业IM机器人接入方式演进:从HTTP Webhook到WebSocket长连接 摘要 企业IM机器人接入方式正经历从HTTP Webhook向WebSocket/Stream长连接的范式切换。传统Webhook需要公网IP、HTTPS证书和IP白名单,存在部署门槛高、消息易丢失等问题。而WebSocket长连接通过客户端主动建连、心跳保活和断线重连机制,实现了内网部署、无需公网域名、消息不丢失等

文章图片
Loop Engineering 与 Harness Engineering:AI 工程范式的完整演进

本文概述了AI工程实践从2022年到2026年的四阶段演进历程:从最初的Prompt Engineering(2022-2024),到Context Engineering(2025),再到Harness Engineering(2026年2月)和Loop Engineering(2026年6月)。每个阶段都提升了人机协作的抽象层级,将更多执行细节交给基础设施。重点介绍了Harness Engin

文章图片
#人工智能#unity#游戏引擎
从理解到落地:AI Agent 长期记忆系统的原理、框架与阿里云选型指南

Agent 的记忆不是"聊天记录",而是"可被检索、可被治理的认知资产"。一个优秀的 AI Agent 长期记忆系统,本质是一个智能的、分层的知识管理系统。它通过将记忆分类、分层索引、按需检索,完美平衡了成本、准确性与体验。先记关键事实,再记重要情境,用的时候先看目录,必要时再翻原文。记忆即"自我"——它让 Agent 不再是冷冰冰的应答机器,而是一个懂你、记得你、陪你成长的数字伙伴。

#人工智能#阿里云#云计算
李宏毅Harness Engineering课程逐字稿整理:有时候模型不是不够聪明,只是没有好的Harness

李宏毅教授Harness Engineering课程逐字稿整理。探讨AI Agent的驾驭工程:通过控制认知框架、工具设计和标准工作流程来提升模型表现,揭示有时候模型不是不够聪明,只是需要好的Harness。

#人工智能
一文快速掌握前端框架Nextjs

Next.js 是一个开源的 React 应用框架,由 Vercel(前身为 ZEIT)开发和维护。它为开发者提供了一整套工具,帮助他们快速构建高性能和可扩展的 web 应用程序。Next.js 通过其独特的路由、数据获取和渲染方式,使得开发者可以专注于业务逻辑,而不必纠结于底层的实现细节。创建项目后,可以查看项目的基本目录结构。├── node_modules/ // 存放项目依赖的目录├──

文章图片
#前端框架
如何在阿里云快速配置自动定时重启ECS云服务器?

本文介绍了快速在阿里云配置定时重启云服务器的方法

文章图片
#阿里云#服务器#云计算
全面解析 Server-Sent Events(SSE)协议:从大模型流式输出到实时通信场景

Server-Sent Events(SSE)是一种基于HTTP的服务器向客户端单向推送实时数据的协议,适用于流式输出和通知推送等场景。SSE的核心特性包括单向通信、自动重连、文本流式传输和事件类型支持。与WebSocket相比,SSE更为简单,无需握手,且适合大模型流式输出等单向通信场景。WebSocket则适用于双向实时交互,如在线游戏和协作编辑。长轮询虽然兼容性好,但效率较低,适合旧系统兼容

#网络协议
AI Coding 实践要点总结

AI编码实践要点总结 AI辅助编码需遵循安全高效原则,核心要点包括: 控制原则:将AI视为"高智商助手",保持最终代码控制权 开发准备:编写详细Spec和任务拆解,优先采用TDD测试驱动 过程管控: 改动前先提交代码 大需求拆分为小任务 明确修改边界 风险防范: 禁用自动提交 建立危险命令黑名单 限制删除操作 应对策略:坚持真实场景测试,区分功能复杂度 效率技巧:善用新对话、选

文章图片
#人工智能
    共 12 条
  • 1
  • 2
  • 请选择