本文全面介绍了AI Agent的概念、发展及框架。AI Agent作为大模型的延伸，具备自主性、反应性等特征，通过控制端(推理规划)、感知端(多模态输入)和行动端(工具使用)实现复杂任务处理。应用场景包括单代理任务执行、多代理协作及人机交互。文章讨论了AI Age…

文章介绍了Agentic RAG技术，即智能体检索增强生成，这是传统RAG的进阶版本。它将AI智能体嵌入RAG流程，具备自主决策、交互式扩展和反馈回路等特性，通过反思、规划、工具使用和多体协作等模式提升性能。文章还介绍了多种进阶架构&am…

文章详细解析了大型语言模型(LLM)中的Function Calling、MCP和A2A三大核心技术。Function Calling通过监督微调实现，教会模型识别意图和参数提取；MCP是标准化工具交互的协议框架；A2A则使AI智能体之间能够协作。文章还提供了系统学习LLM的方法…

文章探讨了大语言模型在构建知识图谱时的根本性挑战，指出生成式模型因文本生成机制与结构化知识需求不匹配而存在幻觉、碎片化等问题。作者提出判别式模型更适合结构化提取，强调断言知识图谱作为可验证基础的重要性，并介绍通过层级关系、规则…

文章讲述了农学背景的王东从销售工作转型学习AI大模型的故事。他通过自学Python、数据库、机器学习等技能，经历多次面试后成功获得AI岗位工作。作者分享了学习路径、面试经验和职场心得，强调了抓住机会和找到适合自己领域的重要性。最后提供了AI大模型学…

企业落地大模型应用需关注精准选模、开发平台搭建和合作伙伴选择三要素。应选择与业务高度匹配的模型，搭建覆盖全生命周期的开发平台，并与经验丰富的AI厂商合作。同时需做好资源投入、数据治理、算力准备和效果评估，通过低代码工具和自动化流…

2026/1/25 今天学的day12的lecode1047和150lecode 1047 class Solution { public: string removeDuplicates(string s) { string res; for(auto i:s){ if(!res.empty()&&i==res.back()){ res.pop_back(); }els…

1. 已知列表xlist(range(9))，那么执行语句del x[:2]之后， x的值为（D）A.[1，3，5，7，9]B.[1，3，5，7]C.[0，1，3，5&…