Agent 是一种模拟人类行为和能力的 AI 系统，它通过自然语言处理与环境交互，能够理解输入信息并生成相应的输出。Agent 还具有 “感知” 能力，可以处理和分析各种形式的数据。此外，Agent 能够调用和使用各种外部工具和 API 来完成任务，扩展其功能范围。这种设计使 Agent 能够更灵活地应对复杂情况，在一定程度上模拟人类的思考和行为模式。因此，很多人都会将 Agent 称为“智能体”

在经历了八个里程碑式的版本之后（M1~M8），Spring AI 1.0 正式版本，终于在 2025 年 5 月 20 日正式发布了，这是另一个新高度的里程碑式的版本，标志着 Spring 生态系统正式全面拥抱人工智能技术，并且意味着 Spring AI 将会给企业带来稳定 API 支持。

我梳理了50道计算机网络面试题，每一道题目都特别经典，大厂也非常喜欢问。相信大家看完，会有新的收获滴~1. 说说HTTP常用的状态码及其含义？思路: 这道面试题主要考察候选人，是否掌握HTTP状态码这个基础知识点。不管是不是面试需要，我们都要知道，日常开发中的这几个状态码的含义哈：2. HTTP 常用的请求方式，区别和用途？思路: 这道题主要考察候选人，是否掌握HTTP请...

为了快速管理数据库，我们一般都会选择一款顺手的数据库管理工具。Navicat、DataGrip虽然很好用，但都是收费的。今天给大家推荐一款免费、功能强大的数据库管理工具DBeaver，希望...

为什么使用了 n8n 之后，会觉得惊喜？因为使用他实在太方便了，但让这里的方便不单是本地部署、升级上的方便（dify 要启动 7 个服务，coze 要启动 9 个服务，而 n8n 一个服务就搞定了），而是他整体的便利性。例如他提供的 5000+ 模板方便创建工作流，还有他集成了 400+ 应用快速实现某些功能，等等这些都让 n8n 便的流行。今天就以 n8n 集成 MySQL 数据库实现自然语言的

Milvus 设计之初就是为 AI而生的一个高效的向量数据库系统，在大多数情况下，Milvus 的性能是其他向量数据库的 2-5 倍，它能实现万亿级向量的毫秒级相似性搜索，而且 Milvus 还是开源的向量数据库。PS：也就说 Milvus 既开源（可以免费使用+支持二次开发）又具备高性能，这样的数据库谁不爱呢？

嵌入模型（Embedding Model）和向量数据库（Vector Database/Vector Store）是一对亲密无间的合作伙伴，也是 AI 技术栈中紧密关联的两大核心组件，两者的协同作用构成了现代语义搜索、推荐系统和 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）等应用的技术基础。

今日凌晨，通义千问团队正式开源了 Qwen3 大模型，并且一口气发布了 8 个型号，其中包括 0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B 以及 30B-A3B 和 235B-A22B，使用者可以根据自己的业务情况，选择合适的版本进行使用。更让人惊喜的是，最新的 Qwen3 系列模型具备，全面满足复杂问题处理与全球化应用需求。PS：Qwen3 也是国内首个「混合推理模型」，「快思考」与「慢思考」

首先，咱们来盘概念。Skills翻译成中文就是“技能”。什么叫技能？技能就是你执行某件事的方法论。举个生活中的例子：我会打羽毛球。当球飞过来，我拿起球拍，在合适的时机、用合适的力度击球，让球准确落在对方场地，这一整套操作逻辑，就叫“技能”。在 AI 界，Skills 就是让大模型按照某种特定的方法论去行动的机制。有人会说：“这不就是提示词（Prompt）吗？你可以把它理解为“超级进化版的提示词”。

对于「算法」的第一印象，我相信大部分人都是一样的，就是一个“难”字了得。而我比较特殊，我的第一印象、第二印象以至第 N 印象都觉得很难，所以为了更好的学习和理解算法，我千金一掷一下买了一...