在AI领域中，Skills指的是将特定任务的方法论、执行逻辑与资源封装成模块化单元，使AI能够像人类一样按流程稳定执行复杂任务。其核心在于将零散的工具（如函数调用）整合为完整的工作流，突破传统提示词（Prompt）的能力边界

摘要： AI智能体是具备自主感知、决策与执行能力的智能系统，其核心特征包括自主性、交互性和适应性。技术架构分为感知层（多模态输入解析）、决策层（规则或模型驱动）、执行层（API/硬件控制）和反馈层（持续优化）。智能体类型从简单反射型到学习型逐级进阶，应用场景覆盖客服、推荐、自动驾驶等领域。开发中常用框架如LangChain（任务链设计）、AutoGen（多智能体协作）等，支持复杂系统构建。典型实例

2025年度复盘：技术沉淀与职场破局 这一年见证了技术能力的厚积薄发，架构思维与代码能力实现质的飞跃。面对35+职场焦虑，通过聚焦核心能力提升，完成从技术执行到业务融合的认知转型。团队协作中优化服务架构，实现99.99%可用性并降低15%成本。未来规划明确：持续深耕云原生与AI技术，强化业务理解力，拓展项目管理等综合能力，构建"技术+业务"复合竞争力。新的一年将以更系统化的成长

扩散模型通过模拟自然界扩散现象的数学原理，实现了数据的高质量生成与重建。其核心优势在于生成过程的稳定性和可控性，已在图像、音频、科学计算等领域取得突破。未来，随着效率优化与跨学科融合，扩散模型有望进一步推动生成式AI的边界。

大语言模型（LLM）和多模态模型（LMM）在输入数据类型、模态融合技术、模型架构、训练范式、应用场景和关键技术挑战等方面存在显著差异。LLM专注于文本数据处理，适用于文本生成、机器翻译等任务，而LMM支持文本、图像、音频、视频等多种模态输入，能够实现跨模态理解和生成任务。LMM的架构设计通常采用多模块组合，如ViT处理图像和Transformer处理文本，并通过跨模态对齐技术统一特征空间。尽管LM

向量数据库中的向量通常由多维度的数值组成，可表示图像、文本、音频等实体的特征。这些向量是机器学习模型（如深度学习模型）生成的嵌入（embeddings），用于表示数据的语义特征。其核心目标是高效支持向量相似性搜索，以便在海量数据中快速找到与查询向量最相似的向量。

一起来学K8s，Ephemeral-Storage是Pod可以使用的本地存储（如emptyDir、某些类型的日志、容器可写的层等）的总量。这些存储空间在Pod被删除或重新调度时会被清空，因此它通常用于存储临时数据，如缓存、临时文件或容器间的共享数据。

RTA(Real-Time API)是广告主与媒体平台实时交互的核心技术，通过API在广告竞价前进行动态决策。其流程包括媒体触发请求、广告主实时判断（是否竞价/出价系数/创意选择）和媒体最终优选。技术实现需满足高可用、低延迟（60ms响应）要求，采用Redis集群、Flink实时计算等方案。RTA能精准过滤无效用户、动态调整出价和创意，典型应用如电商防重复投放、游戏用户激活等场景。优势在于提升投放

Bean的核心价值：灵活控制Bean的创建过程，整合非Spring管理的类。适用场景：配置数据源、工具类（如RestTemplate）、需要复杂初始化的对象。关键点：方法参数注入、作用域控制、生命周期管理。通过合理使用@Bean，开发者可以更精细地管理Spring容器中的组件，尤其适用于需要高度定制化的项目场景。

JManus 是由阿里云 Spring AI Alibaba 团队开发的开源通用 AI Agent 框架，专为 Java 开发者设计，旨在降低使用 AI Agent 技术的门槛，帮助快速构建和执行自动化任务。该框架基于 Spring AI 开发，深度整合 Java 技术栈，并与阿里云模型服务无缝兼容。核心功能包括多智能体协作、可视化配置、PLAN-ACT 模式和工具链集成，支持复杂任务的自动化执行