Agentic AI（智能体AI）是一种具备自主目标、规划能力、执行能力和环境适应能力目标导向：能理解并追求用户或系统设定的目标（如“帮用户预订机票”）；规划与决策：能分解目标为子任务（如“查询航班→对比价格→预订→通知用户”）；环境交互：能从环境中获取数据（如调用API获取航班信息），并调整行为；学习与适应：能通过反馈优化策略（如根据用户反馈调整推荐偏好）。

Agentic AI（智能体AI）是一种具备自主目标、规划能力、执行能力和环境适应能力目标导向：能理解并追求用户或系统设定的目标（如“帮用户预订机票”）；规划与决策：能分解目标为子任务（如“查询航班→对比价格→预订→通知用户”）；环境交互：能从环境中获取数据（如调用API获取航班信息），并调整行为；学习与适应：能通过反馈优化策略（如根据用户反馈调整推荐偏好）。

数据立方体和云原生，以及它们的结合点。CPU利用率是通用指标，但对于数据立方体来说，查询队列长度或查询延迟更能反映负载情况。我们可以用Prometheus收集Presto的自定义指标，再通过将指标暴露给Kubernetes HPA。

过去我们谈“提示工程”，核心是“如何写一条能让大模型输出正确结果的指令”——比如“请总结这篇文章的核心观点”。但在Agentic AI（智能体AI）时代，一切都变了：Agentic AI是“能自主规划、执行任务、反思修正”的AI系统，它需要的不是“单条提示”，而是一套能引导它“思考”的框架——就像给人一套“思维手册”，告诉它“遇到问题先想什么、再做什么、错了怎么改”。先理解：分析用户问题的意图（退

过去我们谈“提示工程”，核心是“如何写一条能让大模型输出正确结果的指令”——比如“请总结这篇文章的核心观点”。但在Agentic AI（智能体AI）时代，一切都变了：Agentic AI是“能自主规划、执行任务、反思修正”的AI系统，它需要的不是“单条提示”，而是一套能引导它“思考”的框架——就像给人一套“思维手册”，告诉它“遇到问题先想什么、再做什么、错了怎么改”。先理解：分析用户问题的意图（退

数据中台的核心价值是数据资产化，而数据建模是实现这一价值的“基石”。无论是维度建模、ER 建模，还是数据 vault、湖仓一体建模，其本质都是将零散的数据转化为可复用的资产，支持业务决策。在实践中，数据建模需要业务驱动技术支撑元数据管理三者结合：业务驱动确保模型符合需求，技术支撑确保模型的可行性，元数据管理确保模型的可维护性。未来，随着 AI、实时处理、Data Mesh 等技术的发展，数据建模将

为什么现在的媒体总能“猜中”你喜欢什么？比如你刷抖音时，刚看完一条猫的视频，下一条准是更萌的猫；你读今日头条，刚点了篇“AI画画”的文章，首页就全是科技新闻。这不是“巧合”，而是大数据给媒体传播重构了底层逻辑——从“不管谁看都发”的“广播模式”，变成了“看你喜欢才发”的“精准模式”。大数据如何“收集”你的兴趣（像班级里的“消息小助手”记笔记）；如何把兴趣变成“可计算的卡片”（用户画像）；如何用算法

当AI从被动工具进化为主动智能体(Agent)，我们正站在一场技术革命的临界点上。本文深入探讨了Agentic AI的崛起如何重塑人机协作范式，从提示工程架构师的独特视角解析这一变革背后的技术原理与伦理挑战。我们将穿越AI自主性的灰色地带，探索提示工程如何成为人类控制与AI自主之间的关键调节机制，分析Agentic AI对就业市场、隐私边界、权力结构和认知方式的深远影响，并为个人、组织和政策制定者

当AI从被动工具进化为主动智能体(Agent)，我们正站在一场技术革命的临界点上。本文深入探讨了Agentic AI的崛起如何重塑人机协作范式，从提示工程架构师的独特视角解析这一变革背后的技术原理与伦理挑战。我们将穿越AI自主性的灰色地带，探索提示工程如何成为人类控制与AI自主之间的关键调节机制，分析Agentic AI对就业市场、隐私边界、权力结构和认知方式的深远影响，并为个人、组织和政策制定者

想象一下，在未来的教室里，每个学生都有一个专属的智能学习伙伴。这个伙伴不仅能解答学生的各种问题，还能根据学生的学习习惯和进度，量身定制个性化的学习方案。它就像一个超级智能的家教，时刻陪伴在学生身边，帮助他们突破学习中的各种难关。这并非科幻小说中的场景，而是Agentic AI（具身智能，即能够自主行动并与环境交互以实现目标的人工智能）在教育领域可能带来的变革。然而，要让这个智能伙伴真正发挥作用，离