本文梳理了AI编程的三阶段演进：从初期的"提示工程"（人工设计Prompt），到升级为"循环工程"（系统自动迭代执行任务），再到最新的"图工程"（多Agent协同工作流）。作者指出开发者角色正从代码实现转向系统架构设计，未来可能更像"建筑师"定义蓝图而非编写具体代码。文章邀请读者分享当前所处的AI应用阶段，反映了技术迭

AI Agent 正从云端对话工具进化为系统级的"数字同事"，其技术内核经历了三次跃迁：从简单的角色扮演（Prompt配置），到工作流编排（Function Calling），最终深入操作系统实现本机级交互。本文通过两个核心公式揭示了Agent的本质差异——静态的"LLM+Context+Tools"组合与动态的"目标驱动闭环控制系统"，并重点剖析了规划器的三种主流范式（ReAct、Plan-an

AI Agent 正从云端对话工具进化为系统级的"数字同事"，其技术内核经历了三次跃迁：从简单的角色扮演（Prompt配置），到工作流编排（Function Calling），最终深入操作系统实现本机级交互。本文通过两个核心公式揭示了Agent的本质差异——静态的"LLM+Context+Tools"组合与动态的"目标驱动闭环控制系统"，并重点剖析了规划器的三种主流范式（ReAct、Plan-an

AI Agent 正从云端对话工具进化为系统级的"数字同事"，其技术内核经历了三次跃迁：从简单的角色扮演（Prompt配置），到工作流编排（Function Calling），最终深入操作系统实现本机级交互。本文通过两个核心公式揭示了Agent的本质差异——静态的"LLM+Context+Tools"组合与动态的"目标驱动闭环控制系统"，并重点剖析了规划器的三种主流范式（ReAct、Plan-an

摘要： ReAct（Reasoning and Acting）是Google Research于2022年提出的一种AI解题范式，通过“思考→行动→观察”的闭环迭代，使AI能够主动调用外部工具并实时获取反馈，从而减少幻觉并提升回答的准确性和时效性。其核心在于：Thought（意图理解与规划）、Action（调用工具执行）和Observation（外部反馈）。实现方法包括纯Prompt构造（轻量级）

import com/*** @description: TODO 单例模式数据库连接工厂方法static {// 验证数据源配置是否正确，尝试获取连接 try(Connection testConnection = druidDataSource . getConnection()) {= null) {} else {} } /*** 获取数据库连接。* @return 数据库连接对象。

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数据链路层数据链路层属于计算机网络的底层。数据链路层使用的信道主要有：（1）点对点信道（2）广播信道本章节重要内容：（1）数据链路层的点对点信道和广播信道的特点，以及这两种信道所使用的的协议（ppp）协议以及（CSMA/CD协议）的特点。（2）数据链路层的三个基本问题：封装成桢、透明传输和差错检测。（3）以太网MAC层的硬件地址。（4）适配器、转发器、集线器、网桥、以太网交换机的作用以及使用场合。

表单悬着去使用dom对象的type属性值定位dom对象，和from标签无关。如下代码有文本框，radio，checkbox选项。//使用表单选择器，获取dom对象。语法：$(".type属性值)

目录图像识别难点：跨越语义鸿沟基于规则的分类方法数据驱动的图像分类方法图像表示：分类器：损失函数优化方法训练过程决策2.设计线性分类器：损失函数示例:学习目标：入门计算机视觉第二天 图像分类与线性分类器学习内容：图像识别难点：跨越语义鸿沟基于规则的分类方法数据驱动的图像分类方法图像表示：分类器：损失函数优化方法训练过程决策学习时间：2021年1月23日-中午...