具身智能与边缘AI的相遇：机器人如何“轻装上路”

具身智能：让人工智能拥有物理世界感知能力

具身智能感知系统底层原理

具身智能环境交互与学习范式原理

一、

智能体（AIAgent）正在推动AI应用开发的革新，从传统的单模型调用逐渐转向具备感知、推理和自主行动能力的智能系统。在这波技术浪潮中，Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain和CrewAI六大框架各自优势明显，覆盖从零代码到高级编程的全场景开发需求。 本文将对六大框架进行系统化解析，从核心能力、技术特点到适用场景进行全面梳理，帮助开发者在复杂生态中快速选择最合适的工具。

具身智能中的世界模型训练：从虚拟数据生成到物理迁移

数字孪生驱动大模型工业知识库：为具身机器人植入领域专业经验

赋能AI落地，连接技术与价值——人工智能应用集成开发工程师的使命与成长

知识图谱——知识抽取与知识挖掘（一）一、知识抽取问题1.知识抽取的场景（数据源）2.信息抽取、知识抽取的区别与联系3.知识抽取的基本流程及相关任务4.语义网络（Semantic Network）表示二、面向结构化数据的知识抽取1.直接映射DM2.R2RML三、面向非结构化数据的知识抽取1.实体抽取2.语料标注3.基于规则的方法