智能体（Agent）是让大模型具备自主规划、工具调用与多步推理能力的核心范式。其底层原理依赖于ReAct等决策框架，结合轻量级LLM与可插拔工具链，实现‘思考→行动→观察’闭环。技术价值在于降低AI应用门槛，摆脱云API依赖与高额Token计费，转向本地化、可审计、低成本的执行模式。典型应用场景包括个人自动化助手、离线知识库问答、CLI端业务机器人等。OpenClaw正是这一理念的工程落地——它以

最近在项目里尝试接入大模型时，发现一个普遍现象：很多开发者热衷于讨论AI Agent的宏大前景，但真要动手实现一个能调用工具、处理复杂任务的智能体时，却往往不知从何下手。市面上的Coze、Dify等平台虽然降低了门槛，但如果不理解其背后的工作机制，一旦遇到定制化需求或线上问题，排查起来会非常困难。 本文将从零开始，带你深入理解AI Agent的核心机制——ReAct，并基于LangChain框架，

OxSight通过计算机视觉算法与摄像头帮助视觉障碍人士通过佩戴AR眼镜来感知可见物理世界。有研究表明，部分视障患者并非完全看不到东西，而是视力退化到无法分辨各种光线，物体的位移，以及形状的变化。OxSight打算利用视障患者的残存视觉通过技术手段帮助他们重见光明。视觉感知是在大脑中的一个不断拼图过程的结果：眼...

存储空间计算：　　码流大小(单位：kb/s;即：比特率÷8)×3600(单位：秒;1小时的秒数)×24(单位：小时;一天的时间长)×30(保存的天数)×50(监控点要保存摄像机录像的总数)÷0.9(磁盘格式化的损失10%空间)=所需存储空间的大小(注：存储单位换算1TB=1024GB;1GB=1024MB;1MB=1024KB)　　50路存储30天的CIF视频格式录...

智能体（Agent）不是大模型的简单应用，而是软件工程范式的底层演进，其核心在于将控制流从硬编码逻辑转向语言模型驱动的动态决策链。理解Agent需超越‘调API’和‘拖拽流程图’，深入掌握目标导向、自我反思与状态演化等原理。技术价值体现在应对不确定场景的能力跃升，尤其在金融风控、电商导购、工业运维等强业务语义领域。真实落地依赖对多智能体协作、工具语义化、三层记忆体系及通信协议（如MCP/A2A）的

目前大三，准备暑假去腾讯做 iOS 开发实习，昨天接到了电话面试，（应该是那个部门的 iOS 开发组组长打来的，我也不确定），来分享一下他问的那些题目。感觉他提问是按照我写的简历来问的，而且考虑到我是准备去做实习生，也可能问的相对简单，我根据回忆写一下，大家就凑合着看吧。1.我看你也上线了几个项目，说一下...

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当你的路由器或者交换机需要进行初始化设定时,大家一定会想到用CONSOLE线连接设备的CONSOLE口,然后在WINDOWS下的"超级终端”这个自带的软件通过串口连接与路由器或者交换机进行通信.因最近在捣鼓LINUX系统,所以当需要连接设备的CONSOLE口时就懒得去切换系统了.这里就简单介绍下2款linux系统中的"超级终端"软件######################...

Wireshark是个优秀的网络包嗅探工具，对于学习理解网络知识有很大的帮助。中标麒麟桌面版本没有集成这一软件，所以想自己试着安装并学习一下如何制作RPM包。 学习了《fedora官网RPM包制作指南》后，觉得事情比较简单，主要就是编辑一个SPEC配置文件嘛，加上configure、make、make install等指令，修改修改描述说明什么的就完活了。于是...

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