Hadoop的优势不是「比谁快」，而是「能处理别人处理不了的问题能存下1PB的非结构化数据；能在100台普通服务器上并行处理100TB的日志；能以1/10的成本完成传统架构的工作。虽然现在有Spark、Flink等更先进的计算框架，但它们都依赖Hadoop的生态（HDFS存储、YARN资源管理）。Hadoop就像大数据时代的「地基」——没有它，上层的高楼大厦（实时计算、机器学习、AI）就无法建立。

Agentic AI是具备自主目标导向性感知环境：通过传感器、数据接口获取外部信息（比如温度、湿度、用户需求）；设定目标：根据核心任务（比如“优化茶场产量”）拆解出子目标（比如“保持土壤湿度”“防治虫害”）；动态决策：根据环境变化调整策略（比如下雨了就停止灌溉）；持续学习：从实践中积累经验（比如知道“春茶采摘前一周不能浇水过多”）；协同合作：与其他智能体（比如灌溉Agent、物流Agent）共享信

Agentic AI是具备自主目标导向性感知环境：通过传感器、数据接口获取外部信息（比如温度、湿度、用户需求）；设定目标：根据核心任务（比如“优化茶场产量”）拆解出子目标（比如“保持土壤湿度”“防治虫害”）；动态决策：根据环境变化调整策略（比如下雨了就停止灌溉）；持续学习：从实践中积累经验（比如知道“春茶采摘前一周不能浇水过多”）；协同合作：与其他智能体（比如灌溉Agent、物流Agent）共享信

1. 定义症状采集Agent的工具（提取症状的函数）# 这里可以调用NLP工具（如spaCy）提取结构化症状return {"main_symptom": "多饮多尿","duration": "1周","associated_symptoms": ["体重下降5kg"],"triggers": "无明显诱因"# 2. 定义症状采集Agent的提示模板("system", "你是一个专业的医疗症状

1. 定义症状采集Agent的工具（提取症状的函数）# 这里可以调用NLP工具（如spaCy）提取结构化症状return {"main_symptom": "多饮多尿","duration": "1周","associated_symptoms": ["体重下降5kg"],"triggers": "无明显诱因"# 2. 定义症状采集Agent的提示模板("system", "你是一个专业的医疗症状

Agentic AI（智能体AI）是具备自主感知、持续推理、动态行动、环境交互感知：从多源数据（卫星、传感器、气象、法规）中提取环境状态；推理：结合领域知识（如污染物传播模型、环保法规）推导问题根源；行动：生成具体决策（如关闭排污口、调整风电出力）；反馈：根据行动结果优化后续决策（如治理效果未达标时调整策略）。在环保领域，Agentic AI的价值在于解决“动态、复杂、多约束”的问题比如污染溯源。

Agentic AI（智能体AI）是具备自主感知、持续推理、动态行动、环境交互感知：从多源数据（卫星、传感器、气象、法规）中提取环境状态；推理：结合领域知识（如污染物传播模型、环保法规）推导问题根源；行动：生成具体决策（如关闭排污口、调整风电出力）；反馈：根据行动结果优化后续决策（如治理效果未达标时调整策略）。在环保领域，Agentic AI的价值在于解决“动态、复杂、多约束”的问题比如污染溯源。

首先，剖析OLAP系统的特性为什么对压缩技术有特殊需求；其次，系统讲解10+种主流压缩算法的底层原理、优缺点及适用场景；然后，结合ClickHouse、Doris、StarRocks等主流OLAP引擎，实战演示如何选择和配置压缩技术；最后，探讨压缩技术的进阶方向（如AI压缩、多级压缩）及性能调优方法论。OLAP与压缩的深度绑定：压缩是解决"存储成本"与"查询性能"矛盾的核心技术，通过CPU时间换I

我们写这篇文章的目的，是帮你从0到1理解分布式存储——不是扔给你一堆专业术语，而是用生活场景类比，让你搞懂它“为什么能解决大数据的问题”“底层原理是啥”“怎么实际用起来”。范围覆盖：分布式存储的核心概念、关键算法（一致性哈希、副本机制）、实战搭建（HDFS）、真实应用场景（大数据分析、AI训练），以及未来趋势。背景：先讲大数据时代的“存储痛点”——传统存储扛不住了；概念：用“小区快递柜”类比分布式

在开始设计之前，我们需要先明确两个关键概念——Agentic AI和多轮对话的核心挑战。状态感知：能记住对话历史、用户信息、任务进度（比如“用户已经提供了订单号”）；意图推理：能从模糊输入中推导用户真实需求（比如“它啥时候到”中的“它”指之前提到的订单）；自主决策：能根据当前状态选择下一步动作（比如“用户没给订单号→追问”“订单号有效→查状态”）。简单来说，Agentic AI不是“被动回答问题的