ReAct范式通过"思考-行动-观察"的循环机制，将推理与外部交互相结合，有效提升了AI的问题解决能力。该模式通过特殊提示工程实现持续记忆增长，克服了纯思考型易产生幻觉和纯行动型缺乏规划的缺陷。以长沙雨天景点推荐为例，展示了ReAct如何逐步获取天气信息并生成合理建议的过程。这种协同机制使AI既能进行复杂推理又能与环境互动，为智能体开发提供了新思路。

AI代理记忆研究综述：提出"形式-功能-动态"统一框架，系统解决LLM的短期记忆问题。框架涵盖三种记忆形式（令牌级/参数级/潜在级）、三大功能（事实/经验/工作记忆）及四大核心能力（长程推理/高效规划等）。研究表明混合内存系统可提升20-30%性能，未来将向自动化管理、多模态融合方向发展，推动AI代理向持久认知实体进化。该研究为AI代理的记忆系统设计提供了系统性指导。

摘要： 本文探讨AI规划模式在复杂任务管理中的核心作用，通过旅行规划Agent案例展示其动态分解与调整能力。规划模式使AI能够将高级目标转化为可执行步骤（如分解5天北京行程），并通过LangChain框架实现结构化输出（JSON格式的每日行程、预算分配）。当预算从1万元降至8000元时，系统能动态调整计划，体现了规划模式在不确定性环境中的灵活性与可靠性。该技术适用于业务流程、科研实验等需系统化路径

本文系统阐述了Prompt的概念与应用，将Prompt分为硬/软提示、在线/离线提示及多种应用领域类型。文章详细解析Prompt的六大核心要素：任务、上下文、示例、角色、格式和语气，其中任务描述最为关键。在技术原理方面，介绍了文本生成的多种采样策略，包括贪婪采样、束搜索、随机采样等。最后探讨了提示工程方法，如Zero/Few-shot提示、思维链等优化技术，为有效使用AI模型提供了实践指导。

身边有个做测试的朋友老周，深耕行业7年，至今仍停留在基础功能测试岗位。最近跟我聊天时，他的焦虑都快溢出来了：“三十好几了，加班熬不过刚毕业的年轻人，技能还没跟上迭代节奏。现在打开招聘软件，十家有八家在招AI测试工程师，像我这种只会传统测试的，真怕哪天就被优化了，下份工作都没着落！不光是老周，最近后台也有不少粉丝留言吐槽：“现在找测试岗越来越卷，不懂大模型、没做过AI相关测试项目，简历都没人看😭”

需要通用逻辑和生成能力？首选LLM。涉及图像理解与多模态交互？集成VLM。追求超大规模且关注推理成本？采用MoE。构建自动化代理或 RPA 系统？探索LAM。部署于移动端或对隐私敏感？优化SLM。未来的 AI 系统不会是单一架构的天下，而是这些模型各司其职、协同工作的混合生态。

文章梳理了AI从LLM到具身智能的演进路径：从处理单一文本模态的LLM，发展到融合视觉与文本的多模态VLM，再到能与世界交互的VLA模型。这种演进朝向端到端统一模型发展，最终目标是构建具身智能体。通过强化学习训练，AI能像生命体一样适应现实世界，迈向通用人工智能(AGI)。在人工智能的发展历程中，通用人工智能（AGI）一直是研究者们追求的终极目标，AGI旨在构建一个能够像人类一样在多种领域和任务中

文章梳理了AI从LLM到具身智能的演进路径：从处理单一文本模态的LLM，发展到融合视觉与文本的多模态VLM，再到能与世界交互的VLA模型。这种演进朝向端到端统一模型发展，最终目标是构建具身智能体。通过强化学习训练，AI能像生命体一样适应现实世界，迈向通用人工智能(AGI)。在人工智能的发展历程中，通用人工智能（AGI）一直是研究者们追求的终极目标，AGI旨在构建一个能够像人类一样在多种领域和任务中

文章梳理了AI从LLM到具身智能的演进路径：从处理单一文本模态的LLM，发展到融合视觉与文本的多模态VLM，再到能与世界交互的VLA模型。这种演进朝向端到端统一模型发展，最终目标是构建具身智能体。通过强化学习训练，AI能像生命体一样适应现实世界，迈向通用人工智能(AGI)。在人工智能的发展历程中，通用人工智能（AGI）一直是研究者们追求的终极目标，AGI旨在构建一个能够像人类一样在多种领域和任务中

本报告对云服务商与电信运营商在此背景下的竞合展开研究，旨在发挥二者的技术、产品、应用优势，提出“1+3+N”合作体系：联合打造1个适合A1大模型培育的算力集群；从市场格局来看，海外企业占据大模型先发优势，几大巨头科技企业及个别人工智能企业已经完成几轮A1大模型迭代，性能不断提升；国内AI大模型建设方“百花齐放”，依托技术优势及业务经验，在构建通用大模型的同时，打造具备企业业务特色、行业特色的专用A