本文面向金融科技从业者，系统讲解图神经网络在风险控制中的落地实践。涵盖从基础概念到完整项目实现的完整知识链，重点解析交易网络建模、特征传播机制等核心环节。异质图：包含多种节点类型和边类型的图结构（如用户、设备、交易节点）DeepWalk：基于随机游走的图嵌入算法GraphSAGE： inductive 图神经网络框架图结构能有效表征金融实体间的复杂关联GNN通过消息传递机制捕获群体风险特征动态图建

随着GPT-4等大语言模型（LLM）的突破，AI应用正从"被动响应"（如问答）转向"主动执行"（如自主完成多步骤任务）。本文聚焦这一转型中的核心载体——自主代理，系统讲解其技术栈，覆盖概念原理、关键模块、实战开发到应用场景，帮助开发者理解如何构建能"独立思考、自主行动"的智能体。本文按"概念→原理→实战→趋势"的逻辑展开：先通过生活案例理解自主代理是什么；再拆解目标分解、工具调用等核心模块；接着用

跨部门协同困难：业务团队追求创新速度，合规团队强调风险控制，技术团队关注性能，三者目标冲突；技术与治理脱节：传统架构师缺乏治理知识，导致AI系统难以满足合规要求（如可解释性）；伦理与业务平衡：如何在“公平性”（如避免算法偏见）与“商业目标”（如提高推荐转化率）之间找到平衡点？早介入：在AI项目启动时就参与治理设计，避免“事后补课”；用工具：借助成熟的治理工具（如AI Fairness 360、SH

早期的规则引擎是“硬编码”的（比如“回家模式”的规则写死在代码里），用户无法修改。低代码规则引擎——让用户用“拖拽”或“简单配置”自定义场景。代码示例：用Node-RED实现“回家模式”// 1. 节点1：监听Wi-Fi连接事件（用Home Assistant的节点）[{"id":"123","type":"ha-event","event_type":"device_tracker.state_

在人工智能领域，知识图谱已成为构建智能系统的重要基石。它以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其关系，为智能问答、推荐系统、语义搜索等应用提供了强大的支持。而知识表示作为知识图谱的核心，涉及到如何用数学语言和计算机可处理的方式来描述知识。理解知识表示的数学原理以及实现相应的架构，对于AI应用架构师至关重要。本文将深入探讨知识表示的数学原理，并阐述其在AI架构中的实现方式。

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Agentic AI：具有自主决策能力的AI系统，能感知环境（用户输入、上下文）、制定策略（prompt调整）、执行动作（生成回应）、学习改进（反馈循环）。prompt工程流水线：一套“端到端”的流程，用于设计、生成、优化和迭代prompt，以满足Agentic AI的实时响应需求。实时响应优化：在“用户输入→Agent决策→生成回应”的循环中，将prompt调整的延迟控制在100ms以内（人类感

本文将带你从需求分析→架构设计→代码实现→部署监控，完整搭建一个Agentic AI物流风险预警系统。我们会用「运输延迟」「仓库爆仓」「天气风险」三个核心场景做演示，覆盖Agentic AI的关键能力：工具调用、多Agent协作、动态决策。做什么？明确系统要解决的问题、覆盖的场景、输入输出。为什么？Agentic AI的核心是“目标导向”——如果需求不明确，Agent会变成“无头苍蝇”。风险类型触

你是否遇到过这样的困扰：用了3年的智能音箱，依然听不懂你新学的网络热词？用了2年的购物APP，推荐的商品还是去年的风格？这些现象背后，是传统智能应用的"成长瓶颈"——它们要么是"传统软件+AI补丁"的拼接产物，要么是"一次性训练"的静态模型。本文将聚焦"AI原生应用+增量学习"这对技术组合，带你理解如何让智能应用真正具备"边用边学"的能力，从"工具"进化为"会成长的伙伴"。本文将按照"故事引入→概

智能产品定价是AI技术在商业决策中的核心应用之一，其智能化本质是从“经验驱动”到“数据-模型-反馈闭环驱动”的范式跃迁。本文以AI应用架构师的视角，系统拆解智能定价AI平台的设计逻辑：从第一性原理推导定价的本质问题，到构建“数据-特征-模型-决策-反馈”的全链路架构，再到工程实现中的实时性、扩展性与伦理约束。通过理论建模、架构设计、代码实践与案例分析，本文提供了一套可落地的智能化定价平台构建指南，