当前RAG以及graph-based RAG已成为增强大语言模型外部知识能力的核心范式，但现有方法存在根本性权衡难题，具体痛点如下：

近日，Invariant Labs发布了其针对Agent防护的产品Invariant Guardrails,支持工具调用、MCP 以及数据流控制和上下文约束。Guardrails 旨在提供一个强大而灵活的框架，以确保人工智能代理的安全性和可靠性，并专注于情境护栏。Invariant Guardrails 是一个基于规则的全面防护层，适用于 LLM 或 MCP 驱动的 AI 应用程序。它部署在您的应

基于深度学习的检测模型在预训练完成后无法高效更新知识，并且微调通常计算成本极高。比如模型上线后，新增需求：机器人需要视觉系统能区分电视遥控器与空调遥控器，这时候你该怎么办？我们希望模型部署于资源受限的机器人设备时，应能够通过用户提供的极少量参考样本，实现实例级个性化理解。

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下赋能人工智能自主性和目标导向能力应用场景的 - 构建高效、灵活的计算架构的 Agentic AI 技术。随着人工智能技术的飞速发展，AI 已从简单的模式识别和预测工具，逐步演变为能够自主感知、推理、决策并执行任务的智能体——这就是 Agentic AI（即 代理型 AI ）。从某种意义上而言，Agentic AI 不仅仅是传统 AI 的升级版

视频的可提示细粒度分析如果能实现，将催生很多交互式视觉应用，例如在监控分析时提到 “帮我圈出视频里那只穿红衣服的小孩，并描述他在做什么？”

这种修改尝试在模型隐层中将传统以语言空间形式化嵌入为基础的推理过程转化为隐性连续思维表征。由于连续思维完全可微，因此可以通过梯度下降对系统进行端到端优化。另外为了增强潜在推理的训练，采用了多阶段训练策略，该策略亦有效地利用语言推理链来指导训练过程。1.2 BFS式探索与动态纠错。

我们知道Deepseek-R1（以下简称DSR1)最牛逼的地方就是它的推理能力。那么对于一个公司的运营来说，最重要的就是数据分析和解读能力。以往传统电商或者互联网产品经理和运营都是人工进行数据分析和决策，但是基于DSR1的强大推理能力，我们是不是可以把这部分数据分析和决策工作让DSR1来完成呢？答案是：必须的啊。DSR1可以帮你完成下面几个重要步骤的工作：选品独立站搭建和SEO运营策略● 运营数据

DeepSeek是一款基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，旨在通过对海量数据的深度分析，提取出有价值的信息，并为用户提供精准的决策支持。该系统凭借其先进的自然语言处理（NLP）、机器学习和深度学习技术，能够显著简化数据分析流程，提升效率，并为用户提供直观的可视化报告。

说起**向量数据库**，我得先聊聊最开始在做RAG项目时遇到的一个头疼问题。当时我有几万份技术文档需要检索，用传统的关键词搜索总是找不到我想要的内容。比如我搜"机器学习"，但文档里写的是"AI算法"，结果就错过了。

本文档提供两个功能完整的AI agent实例代码，分别基于LangGraph框架和Agno框架开发。两个agent都具备对话、多步推理、工具调用和任务规划能力。