强化学习为自主决策 Agent 提供了一种面向长期目标的优化范式，使其能够在复杂、动态且不确定的环境中，通过持续交互逐步形成稳定有效的决策策略。与传统规则或监督学习方法相比，强化学习更强调环境反馈驱动与策略自适应，在状态难以穷举、奖励具有延迟性的场景下具备明显优势。在实际工程落地过程中，算法本身只是基础，更关键的是对环境建模、奖励设计、训练稳定性以及系统协同能力的综合把控。只有将强化学习与工程约束

通过本次落地实践可以看出，CANN 不仅解决了异构硬件适配和性能调优的行业痛点，还显著提升了端云一体的 AI 开发效率。开发者无需过多关注底层硬件细节，即可专注于模型创新和业务逻辑的优化，实现“高性能算力即开即用”的目标。

在大模型技术迅猛演进的浪潮中，算力已经成为推动人工智能创新的关键引擎。随着国内外AI产业逐渐迈入“自主可控”的新阶段，如何在国产硬件体系上高效部署大模型，成为AI生态的重要命题。华为昇腾（Ascend）作为中国自主研发的AI算力代表，凭借其卓越的算力密度与完善的CANN软件栈，正在成为业界关注的焦点。

Agent 通信语言（ACL）为多 Agent 系统提供了语义层面的通信规范，使智能体之间能够在去中心化环境中准确表达意图、理解行为含义并形成可持续的协作关系。KQML 作为经典的 ACL 实现，通过以 performative 为核心的消息结构，将“说什么”与“想做什么”清晰区分，配合会话标识与本体约束，支持请求、协商与结果反馈等完整交互流程。尽管其具体协议形态已逐渐演进，但 KQML 所体现的

在许多场景中，不同模态的数据在时间上存在紧密的依赖关系。Non-persistent Topic：是 Pulsar 的一种 Topic 类型，是“不落盘、纯内存” 的消息通道——数据不会写入磁盘、不会做副本复制，Broker 宕机或进程重启即丢失，因此极致轻量、低延迟，适合“可丢、可重试、要快、要大量”的短时消息场景。为了充分利用昂贵的计算资源，必须确保数据能够以足够快的速度被加载到每个计算节点的

本文提出了一种基于多Agent系统（MAS）的分布式任务调度框架，以解决传统集中式调度器在云计算、边缘计算等场景中的扩展性问题。该框架通过TaskAgent和NodeAgent的协同机制实现任务分配，采用Contract Net协议和局部效用函数进行自组织调度。系统架构去中心化，支持独立扩缩容，并给出Python实现示例。文章还探讨了强化学习集成、工程落地建议等扩展方向，指出MAS为任务调度提供从

本文介绍了基于华为云技术栈开发的水果知识大王AI助手系统。该系统整合了华为云开发者空间、仓颉编程语言、Flexus框架、DeepSeek大模型和Dify平台等前沿技术，打造了一个面向教育、农业等场景的垂直领域智能问答助手。

在音频处理领域，FFmpeg 是几乎无所不能的存在。从音频解码、格式转换、拼接到混音，几乎所有任务都能用一句命令完成。然而，正因为它“全能”，也意味着“笨重”。

在音频后期处理中，"延迟"效果是一种常见的音效，广泛应用于语音合成、音轨对齐、背景音乐处理等场景。传统的音频处理工具如 FFmpeg 可以轻松实现这一效果，然而，在一些 Java 项目中，尤其是在需要简化部署、提高性能，或遵守许可协议等情况下，我们可能希望避免依赖外部工具，如 FFmpeg。

卷积运算（Conv2D）是计算机视觉与深度学习模型中最具代表性、计算最密集的核心算子之一。从经典的 ResNet 到前沿的 Vision Transformer，卷积层始终是模型效率和性能的关键决定因素。在 GPU 上，你可以依赖 cuDNN；在 CPU 上，可以调用 OneDNN。但在昇腾（Ascend）AI 处理器上，若想深入理解其计算瓶颈，或为特定卷积模式（如深度可分离卷积、大 Kernel