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A2UI 是 Google 开源的 Agent-to-User Interface 协议，旨在解决 AI Agent 如何"说话"并生成丰富的用户界面这一核心问题。return {维度传统方案A2UI + Formily 方案表单生成开发者手动编写Agent 根据意图自动生成动态性需预定义所有字段支持运行时动态调整智能化无 AI 能力支持智能推荐、自动填充跨平台需针对各平台适配统一协议，一次生成多

本文介绍了Function Calling技术，它使大型语言模型能够调用外部函数或API获取实时信息，打破了AI的"信息孤岛"。文章详细解析了Function Calling的原理、发展历程和OpenAI的实现方案，包括函数定义规范、调用流程和并行处理能力。通过与传统提示词诱导方法的对比，展示了Function Calling在稳定性和功能性上的优势。该技术实现了AI与外部系统

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摘要：RAG技术解析与实现 RAG（检索增强生成）技术通过结合大语言模型的生成能力与外部知识库的动态检索，有效解决了LLM知识局限性的问题。其工作流程包含知识文档处理、向量索引构建、查询处理、文档检索和增强生成等环节。RAG系统核心组件包括文本向量化模型、向量数据库和索引技术，相比微调方案具有知识动态更新、支持多源知识等优势。实际应用中，RAG与微调可互补使用，前者适合大规模动态知识库场景，后者适

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本文深入探讨了思维链（Chain of Thought，CoT）提示技术及其在大模型开发中的应用。主要内容包括： 思维链概述：通过引导模型展示逐步推理过程，显著提升复杂任务的表现和可解释性。 基础实现方法： 零样本思维链：添加"一步步思考"等提示 少样本思维链：提供带推理过程的示例 规范输出格式确保一致性 高级变体技术： 自洽性思维链：多次采样提高准确率 思维树：探索多路径推理

本文系统介绍了零样本学习(Zero-shot)和少样本学习(Few-shot)两种大模型应用范式。零样本学习通过语义理解完成任务，适用于简单明确的任务；少样本学习通过示例引导，适合复杂或特殊格式任务。文章详细阐述了指令提示、思维链提示等零样本技术，以及标准少样本、格式规范化等少样本方法，并提供了文本分类、数据提取等实践案例。最后分析了两种方法的适用场景：零样本适合翻译、总结等常见任务，少样本则更适