AI教程

2025–2026 年，AI Agent 领域其实有一个心照不宣的事实——市面上那些号称“具备规划能力”的 Agent，其 Planner 模块十之八九只是将 CoT（思维链）的提示模板套进一个 while 循环，再贴上一张“Planning”的标签。今天我们就来彻底拆解：首先厘清什么才是真正的“规

先说个有意思的故事：有位设计师，最初只是因为用AI生成图片觉得好玩入了坑，结果后来直接把AI“任命”成了公司的CTO。更绝的是，整个过程零预算，只靠6个免费API平台，42分钟一次性打通。今天就把这套完整实操流程摊开来讲讲。 实操过程：42分钟打通6个平台 注册环节当然得人工上场——验证码、支

来看一组关键数据。2026年6月，世界经济论坛正式公布了第16批全球灯塔工厂名单。至此，全球灯塔工厂总数已达238座，广泛覆盖30多个国家和40余个制造业细分领域。其中，中国以109座灯塔工厂的绝对优势稳居全球首位，占比高达45 8%。回顾其发展历程，从2018年最初启动时的16家成员，到如今成为全

上一篇将 SkillSentry 的流程收敛成 Pipeline 状态机，解决了“系统应该按什么顺序走”的问题。本文继续处理另一个可靠性难题：长流程跑到一半断了，如何从正确位置恢复，而不是从头重跑或跳步。 设想一个典型场景：standard 模式运行到 executor 刚完成，正要进入 grade

上一篇，我们探讨了如何将“确定性逻辑”从 Prompt 中分离出来，核心在于明确“什么该由代码负责”。今天，我们接着聚焦于工具的边界问题。当主流程已经清晰，有哪些能力应当以可组合工具的形式存在，而不是永久地绑定在一条从头到尾的管道中。 本文的重点，并非“我们是如何拆分工具的”，而是回答一个更通用的核

通用Agent的必备记忆能力，究竟该记住什么？深度解读《What Must Generalist Agents Remember?》 当下开发Agent系统，许多团队热衷于探讨“记忆机制”——短期记忆、长期记忆、向量数据库、用户画像、历史对话、工具调用日志、任务状态、RAG技术、反思总结、情景记忆和

用了 Coding Agent 一段时间，你大概遇到过这种情况： 任务交下去，Agent 跑了七八分钟，打开一看——方向错了。它写了一套认为「对」的实现，但就是和你想要的差了两三个关键决策。你开始改需求、补说明、再跑一遍，又是十分钟出去了。 说真的，这个循环我经历过不少次，后来才意识到：问题不在 A

你是否曾有过这样的体验——提交代码后，CI 流水线需要运行 10 分钟。你不愿空等，于是切换到其他任务；10 分钟后返回查看，结果却是失败状态。修复、再次推送、再等待 10 分钟，依然报错。整个下午就这样被割裂成了碎片。或者更糟糕的情况：测试套件中存在十几个偶发性失败的用例，你希望一次性修复完毕，但

写在前面OpenAI 推出的 Codex 最近在开发者圈子里热度不低。不过很多人第一次接触时都会有点懵——官网上既有桌面应用、又有命令行工具、还有 IDE 插件和网页版，到底该用哪个？它们之间是什么关系？经过一段时间的摸索和使用，本文整理了对 Codex 的整体认知，希望能帮助刚接触的朋友快速建立全

某公司花三个月搭的 RAG 系统，上线第一周就被老板点名批评—— "这玩意儿怎么连个简单的差旅报销问题都答不对？ "传统 RAG 就像那种只会查字典的学生，问什么就翻什么，完全不会思考问题背后的意图。用户问 "我上个月的差旅报销被拒了，原因是什么 "，传统 RAG 可能会检索出一堆差旅政策文档，却根本不知道

前言量化投研圈里存在一个普遍共识：策略回测效果的优劣，很大程度上取决于输入数据的基准质量。A股市场中，来自多个数据源的原始日度K线数据集，往往隐藏着不少“暗伤”——除权除息未经校正、停牌时段以空值占位、跨市场交易日历无法对齐、涨跌停价格出现失真，这四类脏数据几乎是标配。如果前置清洗环节有所疏漏，后续

你是否有过这样的经历？在2026年的复杂大模型应用研发、多节点并发联调以及自动化交付流水线推进中，一个潜伏在底层的“日志断层死xue”，正在悄无声息地吞噬着硬核技术团队的生产力。这个“死xue”有多隐蔽？它往往是引发效能崩溃的元凶，但却常常被忽视。 为了提升复杂业务流的吞吐效率，团队在数字化流水线上

“上周开会时，老板突然问了一句： 咱们去年买的那批打印机，现在到底在谁手里？ ” 全场陷入沉默。 这种场景，估计不少公司都曾遇到过。固定资产一旦购入就仿佛“失踪”，盘点全靠Excel表格硬撑，出了问题时各部门互相推诿。说到底，并非大家不想管，而是不知道如何管才能既合规又省力。 今天我们就将固定资产管

一、引言：前端工程师训练模型，已经不是天方夜谭每天与 Canvas、WebGL、图像上传组件打交道的前端开发者，其实早已频繁接触 "像素矩阵 "——这与卷积神经网络的核心原理本质相通。过去，训练模型的技术门槛过高，如今借助 AI 辅助，即便只熟悉 TypeScript 的开发者，也能轻松上手搭建 CNN

今天圈子里的朋友都在聊一个挺有意思的玩法。 据说，只需要丢一句 Prompt，就能验证你到底用没用到 GPT-5 6。 等等，GPT-5 6 不是还在封闭预览里吗，怎么测？到底是真是假？ 真真假假，试试看就知道了。 --- 先把那段传说中的 Prompt 摆出来： ```markdown What