文章系统梳理了市场上10种AI产品形态，包括对话式AI、嵌入式AI(Copilot)、生成式工具、智能体、AI搜索等，分析了每种形态的技术本质、适用场景和商业模式。文章强调这些形态并非互斥，理解它们有助于判断AI产品的真实价值。文末提供了原型模板库…

DDL--操作表 查询表 查询当前数据库下所有表名称 SHOW TABLES； 查询表结构 DESC 表名称； 创建表 CREATE TABLE 表名（ 字段名1 数据类型1， 字段名2 数据类型2， 字段名3 数据类型3，字段名n 数据类型n ）； 注意：…

文章详解大模型三大推理框架：CoT（线性单链推理，适合简单问题）、ReAct（推理行动闭环，是AI Agent核心框架）和ToT（多分支树状探索，解决高难度复杂问题）。从定义、…

AI Agent与传统AI(如ChatGPT)的本质区别在于它能自主完成任务。通过"思考-行动-检查"的循环，结合各种工具，Agent能主动拆解任务、执行操作直到完成，如同"超级实习生"。它不只是回答问题，而是帮你完成订机票、…

企业AI Agent项目常因幻觉、语义不一致等问题失败。传统解决方案如Skills/RAG和Agentic Workflow仅能局部缓解问题。引入本体(Ontology)作为企业"语义层"，通过结构化建模业务概念、关系和规则，可统一语义视图，支持复杂推理&#xf…

简介 Planning with Files​ 是一个开源、跨平台的智能任务管理技能系统，由开发者OthmanAdi创建和维护。自2026年2月发布v2.15.0版本以来，这个项目以其独特的设计理念和强大的生产力提升能力，在AI辅助工作流领域引起了广泛关注。项目的核心灵…

在现代软件工程中，微服务架构已成为构建可扩展、高可用和易于维护的分布式系统的重要范式。对于 Python 开发者而言，尽管语言本身以简洁和开发效率著称，但要有效实施微服务，仍需理解其核心理念、技术选型与工程实践。本文将系统性地介绍微服务的基本概念，并结合 Python 生…

我们常有这样的体验：学习高斯求和公式（1加到100等于5050）、笛卡尔坐标系、或是欧几里得几何公理时，会觉得“这不是很自然吗？有什么难的？”然而，这些如今被视为基础甚至“显而易见”的知识，在它们被首次提出时，却是划时代的突破，甚至颠覆了当时人们对世界的认知。 这…