你是否经历过这样的至暗时刻： 明明实验数据已经跑通，核心逻辑也已梳理完毕，却在面对空白的 PPT 页面时陷入停滞；明明脑海里有清晰的系统架构，却要在 Visio 或 Illustrator 里跟一根歪歪扭扭的线条较劲半小时；好不容易用 AI 生成了一张精美的流程图，却发现上面的文字是乱码，或者为了改一个配色不得不重新生成几十次……在内容生产的过程中，“写” 往往只占了一半，而将文字转化为结构图、流

MIT研究团队提出的递归语言模型(RLM)解决了大模型长上下文处理中的"上下文腐烂"问题。RLM让模型像程序员一样，通过外部代码环境主动探索、分解和处理信息，而非被动接收。实验显示，RLM能处理比模型上下文窗口大两个数量级的输入，在复杂任务上性能提升超1000倍，成本却更低。这种新范式将大模型转变为能主动与外部交互、利用代码工具增强能力的智能体，为AI能力边界提供了新思路。

文章详解如何用Java+Redis构建企业级私有知识库(RAG)，解决AI幻觉问题。通过不到150行代码，实现文档摄入、检索和生成三个核心环节，利用Redis Vector作为向量数据库，结合LangChain4j框架，实现高效的企业级私有知识库。文章包含技术选型理由、代码实现细节及企业级落地避坑指南，让DeepSeek等AI模型能够基于企业私有数据提供精准回答。

本文详细解析LangChain4j框架的RAG技术，涵盖文档处理流程（加载、解析、分割、嵌入生成存储）和检索增强流程（查询转换、检索、内容聚合注入）。介绍了DocumentLoader、DocumentParser等关键组件的使用，强调了文档分割策略、嵌入模型选择和检索优化对效果的影响，为开发者提供了完整的RAG实现指南和调优思路。

文章揭示AI正从语言智能向空间智能转变的关键趋势。当前AI虽具备强大语言能力，却缺乏对三维空间的直观理解，无法在物理世界中灵活行动。CES 2026展示了空间智能两大技术路径：构建虚拟世界的"世界生成"和实现实时决策的"空间决策"。特别值得注意的是，空间感知技术正从昂贵硬件转向低成本端侧方案，将催生新一代消费级AI应用。开发者可把握这一趋势，开发具备空间感知能力的AI应用，抢占下一代智能技术风口。

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本文全面介绍了智能体的基本概念、类型及运行机制，详细对比了传统智能体与LLM驱动智能体的差异，并通过5分钟实践案例展示了如何构建智能旅行助手。文章还探讨了智能体的两种协作模式：作为开发者工具和作为自主协作者，并深入分析了Workflow与Agent的本质区别。这是一份面向初学者的智能体开发入门指南，帮助读者快速掌握AI智能体的核心概念与实现方法。

文章介绍了Android Studio中AI Agent的三大核心概念：工具(Tools)、上下文(Context)和MCP(模型上下文协议)。工具包括文件查找、读取、版本查询等基础功能，以及Android知识库获取最新API；MCP允许连接外部服务如Figma；Context提供智能感知和项目上下文。AI Agent能从零创建应用、分析代码、匹配UI、生成预览、修改界面和检测问题，未来Andro

Google Cloud最新报告显示，52%企业已部署AI Agent，正从实验工具跃升为核心业务系统。报告提出五大变革路径：员工角色转型、多Agent协同工作、超个性化客服、主动安全防护、AI-ready人才培养。Google Workspace Studio基于Gemini 3提供无代码创建能力，企业可从高ROI场景试点，逐步规模化应用，实现从"辅助工具"到"数字劳动力"的跨越。

文章详解AI Agent的五层架构：Prompt提示词、LLM大模型、Memory知识库、Planning任务规划和Action行动执行，剖析各层功能与设计要点，强调Agent是具备自主性、适应性和学习性的闭环系统。评估真智能Agent需关注五层模块是否协同完善，构建有价值产品需设计清晰任务边界、可靠工具生态和合理交互流程。