*是由深度Java库（Deep Java Library，简称DJL）**团队推出的一个高性能的通用模型服务方案。它可以将一个或多个深度学习模型，甚至是完整的工作流，通过HTTP端点提供服务。简而言之，DJL Serving就像是一个智能模型的分发员，帮助你将模型从实验室搬到了用户的面前。DJL Serving不仅仅是一个模型部署工具，它是连接模型开发和实际应用的桥梁。它的出现，让# 🌟 DJL

SOUL.md。

想象一下，你正坐在深夜的终端前，手指在键盘上飞舞，却突然发现自己不是在写代码，而是在导演一场智能代理的冒险剧。每一个节点都是一段对话，每一条分支都是一次命运的选择。过去，Kimi CLI像一位忠实的助手，只等你一句指令就行动；现在，它学会了阅读“剧本”——一张用流程图绘制的剧本，然后按照剧本一步步演出，直到谢幕。这就是KLIP-10带给我的惊喜：Agent Flow，一种让AI代理拥有“剧情”的全

通过重写CrewAI的书籍写作示例，Embabel展示了Java在AI代理开发中的优雅与力量。它的类型安全、动态规划和Spring生态集成，使其在代码简洁性、可扩展性和生产就绪性上超越了Python的CrewAI框架。无论是初学者还是企业开发者，Embabel都提供了一个强大而灵活的平台，让AI代理开发变得如探险般引人入胜。想象一下你站在一座未来城市的控制中心，JVM是坚实的地基，Spring是智

递归模式不仅仅是一种技术方法，更是一种思维方式的革命。完美不是一次性达到的，而是通过持续改进逼近的最深刻的洞察往往来自于反思和迭代复杂问题需要复杂的解决过程，但这个过程可以被系统化和优化AI的真正价值不在于替代人类思考，而在于增强人类的思考能力在Context Engineering的整个框架中，递归模式代表了最高层次的抽象：从简单的原子提示，到复杂的分子结构，从记忆细胞到多智能体器官，最终到能够

我搜索了2025年关于Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程）的最新学术论文进展。这些结果主要来源于arXiv平台，我特别关注了10月1-17日的新发布（如2510系列），以捕捉领域的最新动态。以下是精选的代表性论文，包括标题、发布日期、简要摘要和链接。聚焦于梯度元学习、动态上下文优化和门控协议的新进展，避免了前期重复内容。

Kimi AI is a state-of-the-art artificial intelligence system developed by Moonshot AI (月之暗面科技有限公司), a Beijing-based startup founded in March 2023 by Yang Zhilin, a distinguished alumnus of Tsinghua Un

在人工智能的淘金热潮中，我们似乎养成了一种奇怪的习惯：像对待神谕一样对待大语言模型（LLM）。为了从这些硅基大脑中榨取一点点额外的智慧，工程师们化身为“提示词炼金术士”，发明了令人眼花缭乱的咒语。我们尝试过“思维链”（Chain of Thought），像教小学生一样恳求它“一步步思考”；我们尝试过“少样本学习”（Few-shot），把教科书塞进它的上下文窗口；更有甚者，我们甚至学会了对代码进行“

这一发现揭示了当前AI模型与人类在学习机制上的一个深层次差异：人类的学习系统具备一种元认知能力，能够根据学习材料的性质和顺序来调整自己的学习策略，从而实现最优的学习路径。相比之下，如果先接触大量重复的例子，学习者可能会陷入“死记硬背”的模式，虽然短期内能快速提高准确率，但形成的知识结构较为僵化，难以适应后续出现的新变化。，即让模型自己决定学习的节奏和顺序。这种策略的转变是适应性的，因为在充满不确定

本附录收集AgentScope-Java及AI Agent领域的常用术语解释。