3.开展一次“协同实验”：在团队的一次会议或一个短期项目中，引入1-2个工具，解决一个具体的协作痛点（如会前资料阅读、会议决策记录）。在团队协作的关键摩擦点（信息同步、决策拍板、成果汇总）上，预先部署好AI工具，就像在交通枢纽建立立交桥，能让团队能量的“流通效率”倍增。未来的竞争，不是个体天才的竞争，而是一群普通人如何通过精妙的数字工具，组合成远超个体之和的“超级有机体” 的竞争。它们将隐性的、口

当你第一次听到 “MCP”时， 可能听起来很复杂或非常专业，但 MCP 背后的理念却非常简单。MCP 的核心是一种通信标准。它以清晰、结构化的方式定义了人工智能模型和外部系统如何相互通信。在 MCP 出现之前，每个工具的集成方式都各不相同。有的系统可能需要 JSON 数据；有的系统可能需要专有模式；还有的系统可能需要在Prompt中使用一些变通方法。总之，没有任何统一的标准。MCP 通过引入一个所

当你第一次听到 “MCP”时， 可能听起来很复杂或非常专业，但 MCP 背后的理念却非常简单。MCP 的核心是一种通信标准。它以清晰、结构化的方式定义了人工智能模型和外部系统如何相互通信。在 MCP 出现之前，每个工具的集成方式都各不相同。有的系统可能需要 JSON 数据；有的系统可能需要专有模式；还有的系统可能需要在Prompt中使用一些变通方法。总之，没有任何统一的标准。MCP 通过引入一个所

检索增强生成（RAG）代表了人工智能领域的一项重大进步，它将大型语言模型（LLM）的生成能力与实时数据检索相结合。尽管 LLM 在自然语言处理方面展现出了卓越的能力，但它们对静态预训练数据的依赖常常导致响应过时或不完整。RAG 通过动态地从外部来源检索相关信息并将其融入生成过程来解决这一局限性，从而实现上下文准确且最新的输出。

检索增强生成（RAG）代表了人工智能领域的一项重大进步，它将大型语言模型（LLM）的生成能力与实时数据检索相结合。尽管 LLM 在自然语言处理方面展现出了卓越的能力，但它们对静态预训练数据的依赖常常导致响应过时或不完整。RAG 通过动态地从外部来源检索相关信息并将其融入生成过程来解决这一局限性，从而实现上下文准确且最新的输出。

本文参考http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html上一次已经分享了强化学习的概念以及基本的MDP，本节将分享基于Bellman方程和动态规划的策略迭代和值迭代，对于Bellman方程，大家都比较清楚了，那么我们先介绍一下动态规划算法的基本原理一、动态规划这里面我要简单介绍一下动态规划，因为严格来说，值迭代与策略迭代...

想象一下，你和一个朋友聊天，他总是忘记你说过的所有话，每次对话都从零开始。你是什么感受？不幸的是，如今大多数人工智能系统都是如此。它们确实很智能，但却缺少一个至关重要的东西：记忆。我们先来谈谈人工智能中“记忆”的真正含义以及它为何如此重要。

想象一下，你和一个朋友聊天，他总是忘记你说过的所有话，每次对话都从零开始。你是什么感受？不幸的是，如今大多数人工智能系统都是如此。它们确实很智能，但却缺少一个至关重要的东西：记忆。我们先来谈谈人工智能中“记忆”的真正含义以及它为何如此重要。

函数调用是大型语言模型 (LLM) 与工具交互的主要方式。经常会看到“函数”和“工具”互换使用，因为“函数”（可重用代码块）是智能体用来执行任务的“工具”。工具通过使用底层应用程序或系统的 API 来扩展智能体的功能。对于没有 API 的旧系统，智能体可以依赖computer-use模型，像人一样通过 Web 和应用程序 UI 直接与这些应用程序和系统交互。每个工具都应具有标准化的定义，从而实现工

函数调用是大型语言模型 (LLM) 与工具交互的主要方式。经常会看到“函数”和“工具”互换使用，因为“函数”（可重用代码块）是智能体用来执行任务的“工具”。工具通过使用底层应用程序或系统的 API 来扩展智能体的功能。对于没有 API 的旧系统，智能体可以依赖computer-use模型，像人一样通过 Web 和应用程序 UI 直接与这些应用程序和系统交互。每个工具都应具有标准化的定义，从而实现工