茶叶（Camellia sinensis）作为世界三大饮品之一的原料植物，其产业规模巨大、经济价值显著。然而，茶树种植过程中常见的多种病害——如黑腐病、褐斑病、锈病、红蜘蛛、茶蚊虫等——对茶叶产量和品质造成了极大威胁。传统的人工巡检和经验判断方式不仅耗时耗力，而且具有强烈的主观性与局限性。

在智能驾驶与驾驶员辅助系统中，疲劳状态识别是确保行车安全的重要环节。通过对驾驶员眼睛、嘴部的状态检测，可以有效识别驾驶员是否存在 瞌睡、打哈欠、疲劳驾驶 等风险行为，从而及时预警，避免交通事故。本篇文章介绍的 驾驶中的疲劳状态识别数据集，已经完成划分与标注，开箱即可应用于模型训练。

在智能实验室与科研自动化的背景下，实验室设备的智能识别与管理成为实验室信息化建设的重要环节。传统的人工盘点和巡检方式效率低下、易出错，难以满足现代科研环境中对精确与实时性的要求。

引言 在大模型（LLM）狂飙突进的时代，我们已经习惯了与ChatGPT聊诗词歌赋，用Midjourney生成精美图片。但作为一名开发者，你是否也有一种感觉：AI似乎还缺了点什么？ 它们大多还只是活在服务器里的"大脑"，或者是屏幕上的一行行文字。它们听不到、看不见，更无法像人一样用表情和动作回应你。今天，我将带大家探索一个可能会成为"具身智能iPhone时刻"

实时交互正在成为下一代 Agent 系统的核心竞争力。要构建真正自然、快速、可控的智能体，仅依赖大型模型远远不够，必须打造系统级的 异步处理 + 事件驱动架构。通过事件循环、异步推理、并发隔离、工具链调度和实时中断，Agent 才能从“响应式聊天机器人”提升为“可互动的智能体”。

实时交互正在成为下一代 Agent 系统的核心竞争力。要构建真正自然、快速、可控的智能体，仅依赖大型模型远远不够，必须打造系统级的 异步处理 + 事件驱动架构。通过事件循环、异步推理、并发隔离、工具链调度和实时中断，Agent 才能从“响应式聊天机器人”提升为“可互动的智能体”。

实时交互正在成为下一代 Agent 系统的核心竞争力。要构建真正自然、快速、可控的智能体，仅依赖大型模型远远不够，必须打造系统级的 异步处理 + 事件驱动架构。通过事件循环、异步推理、并发隔离、工具链调度和实时中断，Agent 才能从“响应式聊天机器人”提升为“可互动的智能体”。

在 AI Agent 的能力体系中，长期规划（Long-term Planning） 一直是最难实现、却又最具价值的能力之一。随着多模态模型、调度架构与外部工具生态的成熟，如何让智能体不只“反应式响应”，而是能“前瞻性思考”，成为未来三年的关键技术方向。蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）便是提升智能体长期规划的重要基础设施。本文将从技术原理、工程实践以及在

在 AI Agent 的能力体系中，长期规划（Long-term Planning） 一直是最难实现、却又最具价值的能力之一。随着多模态模型、调度架构与外部工具生态的成熟，如何让智能体不只“反应式响应”，而是能“前瞻性思考”，成为未来三年的关键技术方向。蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）便是提升智能体长期规划的重要基础设施。本文将从技术原理、工程实践以及在

随着智能餐饮和自动化服务的发展，智能送餐柜成为餐饮、企事业单位、校园食堂等场景的理想解决方案。本文将以STM32单片机为核心控制器，介绍一个完整的智能送餐柜设计方案，包括硬件架构、软件实现、功能设计以及优化思路，帮助开发者快速理解并实现类似项目。