在开发公众号微信支付的时候，在微信开发者工具中使用 WeixinJSBridge 唤起 微信支付，页面上看到微信支付的loading一闪而过，但是没有出现微信支付的页面。控制台log显示错误信息：“chooseWXPay:fail, the permission value is offline verifying”。通常在 微信开发工具中 调用微信支付会出现这个错误， 改用真机测试，在手机微信内

智能体开发方法主要包括三类：传统规则驱动（如状态机、规则推理、博弈论）、学习驱动（强化学习、监督学习、模仿学习）和混合驱动（规则引导学习、模块化架构）。当前趋势是融合规则可靠性与学习适应性，尤其以LLM为核心的新型智能体通过自然语言交互实现多任务适配。方法选择需权衡场景复杂度、数据资源和实时性要求，工业控制偏重规则，动态环境倾向学习，多数实际应用采用混合方案。

报错： vue3使用 inject provide 提供全局变量 报错 [Vue warn]: inject() can only be used inside setup() or functional functional components.

在开发公众号微信支付的时候，在微信开发者工具中使用 WeixinJSBridge 唤起 微信支付，页面上看到微信支付的loading一闪而过，但是没有出现微信支付的页面。控制台log显示错误信息：“chooseWXPay:fail, the permission value is offline verifying”。通常在 微信开发工具中 调用微信支付会出现这个错误， 改用真机测试，在手机微信内

linux 磁盘分区Inode使用率达到100%，导致网站无法创建文件报错 failed:No space left on device由于这问题直接导致了，网站无法正常运行！提交工单求助阿里后，得到了答案！工程师先让我执行df -h和 df -i通过分析上图指定了，磁盘空间还有剩余，但是 node使用率达到100%，处理下这个问题就可以了！

摘要：基于大语言模型（LLM）开发智能体的核心是利用其自然语言理解与推理能力，构建任务规划、工具调用和记忆管理三大功能模块。通过Prompt工程、函数调用和向量数据库等技术实现智能体对开放场景的自主响应。典型架构包含输入解析、规划、工具调用等模块，形成感知-决策-行动闭环。开发时可选择开源/闭源LLM，结合LangChain等框架快速实现，重点优化Prompt清晰度与工具集成。应用场景覆盖智能助手

摘要：基于大语言模型（LLM）开发智能体的核心是利用其自然语言理解与推理能力，构建任务规划、工具调用和记忆管理三大功能模块。通过Prompt工程、函数调用和向量数据库等技术实现智能体对开放场景的自主响应。典型架构包含输入解析、规划、工具调用等模块，形成感知-决策-行动闭环。开发时可选择开源/闭源LLM，结合LangChain等框架快速实现，重点优化Prompt清晰度与工具集成。应用场景覆盖智能助手

智能体开发方法主要包括三类：传统规则驱动（如状态机、规则推理、博弈论）、学习驱动（强化学习、监督学习、模仿学习）和混合驱动（规则引导学习、模块化架构）。当前趋势是融合规则可靠性与学习适应性，尤其以LLM为核心的新型智能体通过自然语言交互实现多任务适配。方法选择需权衡场景复杂度、数据资源和实时性要求，工业控制偏重规则，动态环境倾向学习，多数实际应用采用混合方案。

智能体开发方法主要包括三类：传统规则驱动（如状态机、规则推理、博弈论）、学习驱动（强化学习、监督学习、模仿学习）和混合驱动（规则引导学习、模块化架构）。当前趋势是融合规则可靠性与学习适应性，尤其以LLM为核心的新型智能体通过自然语言交互实现多任务适配。方法选择需权衡场景复杂度、数据资源和实时性要求，工业控制偏重规则，动态环境倾向学习，多数实际应用采用混合方案。

摘要： MCP（Model Control Protocol）协议定义了客户端与大模型服务端交互的标准化请求结构，采用JSON格式封装核心模块。请求包含协议元信息（版本号、请求ID）、模型指定（名称/版本）、任务定义（文本生成/翻译/工具调用等多类型）、上下文数据（对话历史）、控制参数（超时/重试）及可选认证信息。任务参数随类型动态变化，支持流式输出、多模态输入等扩展场景，通过结构化设计确保灵活性