这个概念在2026年初被正式命名，但早已存在。Harness是包裹LLM的完整软件基础设施：编排循环、工具、记忆、上下文管理、状态持久化、错误处理、安全护栏。Anthropic在Claude Code文档里直接写明：SDK就是「驱动Claude Code的agent harness」。OpenAI的Codex团队也用同样的框架，把「agent」和「harness」视为等价概念，专指让LLM变得有用

AI时代，最难的不是“怎么做”，而是“做什么”。找一个本子，记录你未来一周的所有工作。标出那些“重复的”、“不需要情感投入的”、“需要查阅大量资料的”环节。这些环节，就是AI的切入点。第一周（玩）： 别急着学技术。去和ChatGPT、Gemini聊骚，去玩Midjourney。感受它的脾气，把你的兴趣提起来。第一月（练）： 去Coze或Dify上，试着搭建你的第一个Bot。哪怕只是一个“帮我给老婆

如果你刚刚踏入 AI 工程领域，面对 LangChain、RAG、向量数据库、Agent 这些名词感到困惑，那么这篇文章就是为你准备的。我会用最直白的方式，帮你建立起 AI 大模型工程的完整知识框架。有了这个框架，你再去学习任何细分技术，都不会迷失方向。序号领域核心内容1LLM 大模型GPT-4o、Claude、o1/o3 推理模型、智能路由2RAG 检索增强混合检索、重排序、Agentic RA

在AI时代，学习重心应从记忆转向培养流体智能。文章提出“道法器”框架：明确学习方向（侧重具身认知与全局逻辑），采用定制化与项目化学习方式，善用AI工具（对话式与代码编辑器形态），并结合Obsidian和NotebookLM等工具构建知识体系，实现高效学习与协作。

在AI时代，学习重心应从记忆转向培养流体智能。文章提出“道法器”框架：明确学习方向（侧重具身认知与全局逻辑），采用定制化与项目化学习方式，善用AI工具（对话式与代码编辑器形态），并结合Obsidian和NotebookLM等工具构建知识体系，实现高效学习与协作。

回到开头的"巴别塔"问题。三个 Agent 无法互操作，不是因为缺少协议，而是因为缺少正确的协议——MCP 连接工具，A2A 连接 Agent，ANP 连接网络。一句话总结：Agent 通信协议不是"选一个赢者"，而是"选对的层"。你需要连接工具和数据源？用 MCP——它是模型-工具连接的 USB 接口你需要 Agent 间协作？用 A2A——它是 Agent-Agent 协作的 TCP/IP你需

AI Agent 的本质，不是技术炫技，而是把人类从重复劳动中解放出来。未来的竞争力，不在于“有没有AI”，而在于“有没有会干活的AI员工”。

受益于大型语言模型和模态对齐技术的最新进展，现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在广泛的场景中取得了显著的性能。然而，过高的计算复杂性限制了这些模型在实际应用中的广泛使用。我们认为，计算复杂性的一个主要瓶颈是由模型计算中冗余视觉序列的参与引起的。这源于对LVLMs语言解码器中视觉和语言信息传输效率的重新评估。然后，我们提出了一种新颖的分层视觉语言交互机制，称为混合注意力分层视觉注入（HiMix）。

新技术重塑新商业，新商业引领新变革，未来呼啸而来，这是企业家与科学家发生化学作用的春天。《中国企业家》杂志与《证券日报》联合出品了《2024商业新变量·科学跨年》特别栏目，邀请到硬科技赛道、新商业领域的企业创始人，解码“2024商业新变量”。科技驱动下的创新，道阻且长，但我们依然笃信光明涌动的明天，愿意展现那些卓越拼搏者的剪影。我们将从硬科技的视角，观察浪潮激变，聊透关键抉择，陪伴最有活力的你，从

本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。