一个框架的本质，是提供一套经过验证的“规范”。它将所有智能体共有的、重复性的工作（如主循环、状态管理、工具调用、日志记录等）进行抽象和封装，让我们在构建新的智能体时，能够专注于其独特的业务逻辑，而非通用的底层实现。低代码平台是代码开发的互补选择，实际项目中可采用 "混合开发" 模式 —— 用低代码快速验证想法，用代码实现精细化控制；用平台处理标准化流程，用代码处理特殊逻辑**。智能体开发平台的资源

本文聚焦少样本类别增量学习（FSCIL），指出传统评估指标（如 aAcc、lAcc）因受基类性能主导而难以有效反映新类性能。为此，提出generalized average accuracy（gAcc） 作为补充指标，通过参数 α 平衡基类与新类的评估权重，并以 α 的曲线下面积（AUC）作为综合指标。同时，基于视觉 Transformer（ViT）中间层特征更具泛化性的发现，设计Feature

通过同时参与多个面向文本的任务，TextMonkey增强了其对空间关系的感知和理解，从而提高了可解释性并支持点击屏幕截图。通过将我们的模型与各种lmm进行比较，我们的模型在多个基准上取得了优异的结果。值得一提的是，我们还发现直接提高输入分辨率并不总能带来改善，尤其是对于小得多的图像。这强调了创建一种有效的方法来缩放尺寸变化剧烈的文档中的分辨率的必要性。采用零初始化的移位窗口注意力来帮助建立关系，同

MCP 协议为大模型赋能提供了标准化的解决方案，可以创建各种工具扩展大模型能力；提供结构化资源供大模型访问；构建客户端实现大模型与工具的协同。MCP 通过其核心组件实现了标准化 LLM 上下文提供、保持数据安全性以及创建开放且可扩展的生态系统的核心价值主张。其设计原则强调安全性、可用性和灵活性的平衡。随着 MCP 的发展，这些核心组件可能会扩展和演变，但数据访问、操作能力和交互模式的结合这一基本范

输入 (Input Schema)file_path(string, required): PDF 的绝对路径。(bool, default=True): 是否开启光学字符识别（针对扫描件）。(bool, default=True): 是否进行复杂的表格恢复。输出 (Output)content: 经过清理的 Markdown 文本，包含图片占位符。metadata: 包含页数、标题提取、表格坐标

效率提升：对高频复用的资源（如角色图片、背景模板）进行本地缓存，减少 API 调用次数质量优化：针对不同书籍类型（小说 / 科普 / 历史）微调提示词模板，增强风格适配性容错处理：在工作流中添加节点重试机制（如音频生成失败时重试 3 次），提升稳定性引入多语言支持：扩展语音合成插件至多语言音色，适配外文书籍增强交互性：通过 Coze 的 “用户输入节点” 在视频生成过程中插入用户提问环节自动化发布

FCENet的一大亮点就是在任意不规则形状的文本场景上表现优异，这得益于它采用了可变形卷积 和傅里叶变换技术。 除此之外，FCENet还具有后处理简单和高。核心在于利用傅里叶变换将复杂的曲线简化为少量的频率成分（即傅里叶系数），然后在需要时再通过逆傅里叶变换恢复出原始曲线。这种方法可以有效地压缩信息并且便于模型训练。同时，为了确保最终输出的是有意义的几何形状，还需要进行一系列的几何变换和筛选操作，

1. MCP Server调试与Inspector：介绍MCP Server开发过程中可能遇到的问题以及解决这些问题的重要性。Inspector工具：提供交互式界面，用于连接、测试、监控MCP Server。2. OpenMemory与跨平台协作：构建AI协作生态，实现信息壁垒的打破。从GitHub复制源码到本地，执行make命令构建并运行服务。集成Claude, Cursor等客户端进行测试。3

智能体（Agent）在人工智能领域中，是**指一个能够自主操作、作出决策的实体**。智能体的设计目的是让它能够感知其环境，并根据感知到的信息作出反应；能够在其所处的环境中执行任务，并达到预定的目标。这些环境可能是实际的物理世界，也可能是数字世界，如虚拟环境或软件应用中。这些信息可能是文本信息，也可能是语音、图片、视频等多模态信息。智能体（Agent）作为先进的人工智能实体，通过持续感知外部环境、自

在本研究中，我们介绍了一种互补图像金字塔(CIP ),旨在减轻多层线性模型的语义锯齿效应，从而提高其有效处理高分辨率图像的能力。CIP是即插即用的，可以低成本无缝集成到各种多模态大语言模型中。我们展示了所提出的CIP在不同架构、不同参数和不同使用配置下的有效性，从而带来一致的性能改进。此外，为了提高计算效率，我们提出了一种比例压缩机制(SCM)来压缩视觉标记。CIP不仅提高了一般的多模态理解性能，