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LangChain 进阶之路：LangGraph 图工作流、有状态智能体完整入门教程我挖掘了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。很多同学学完 LangChain 后，已经可以快速搭建简单的 AI 问答、RAG 检索应用。但这类应用普遍存在短板：上下文记忆有限、只能单次问答、无法执行复杂多步骤任务、不支持人工干预。

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Access 复杂业务计算，SQL 写在 VBA 还是存储过程？摘要: 成本核算、库龄分析、订单分摊这些复杂业务计算，该写在 VBA 里拼 SQL，还是写成存储过程？本文从实战角度对比两种方案的适用场景、维护成本和性能差异。

Microsoft Fabric - 简单尝试一下Microsoft Fabric .NET SDKMicrosoft Fabric 是微软提供的一个基于Saas的数据平台。当前全球已经70%的财富500强在使用Microsoft Fabric。

规划工商管理大学成长：搭建四层能力体系，重视高阶的 AI 能力建设很多工商管理专业的同学都会接触到这样的认知，管理类岗位求职看重综合实力。不少同学忙于跟风考证，不断堆砌简历素材，没有系统性开展分层的能力搭建。传统管理学课程偏向企业经营、组织管理方向；受数字化浪潮的影响，如果学习仅仅局限于课本内容，很容易卷入激烈的求职内卷。

买卖点预警系统是怎么工作的？从自然语言到盯盘任务的一次工程拆解做开发的读者对"订阅"都不陌生：客户端订阅一个主题，服务端有事件就推送。股票买卖点预警，本质上就是同一件事——你对行情流做订阅，条件命中即产生事件，事件推送给你的同时留下可审计日志。

从火柴人看护画面看云从科技生态企业的隐私保护实践据云从科技2026年6月3日官网消息，其投资的生态企业元生智能近日宣布完成超千万元Pre-A轮融资，资金将用于“亲鹿”品牌产品线迭代升级、渠道拓展及海外市场布局。亲鹿看护产品中的一个细节值得关注：在隐私线稿保护模式下，看护画面以“火柴人”形式呈现，降低真实画面展示带来的隐私顾虑。居家看护既需要识别老人状态，也要顾及家庭成员的隐私感受。元生智能主要面向65岁以上空巢、独居老人提供智能看护产品。其团队具有消费电子产品经验，创始人邓龙生曾负责小天才学习平板产品，联合创始人房少杰也曾在小天才从事相关产品工作。

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告别造假数据，直接连数据库查真实时序数据喂给 TimechoAI 大模型TimechoAI 是 Timecho（天谋科技）围绕 Apache IoTDB 时序数据库生态打造的大模型助手，目标是用自然语言完成时序数据的查询、诊断、预测和运维决策。它让业务人员、运维工程师和数据分析师不再需要手写复杂的 SQL 或调用各种专业工具，只需要用一句话描述需求，就能从海量时序数据中得到分析结论。

微软技术日报 2026-09-14：Rust 升为微软一级语言，云业务重组为智能体与基础设施每天 8 点，5 分钟看懂微软技术圈。今天是 2026 年 9 月 14 日，星期一。微软把 Rust 列为内部 Tier-1（一级）语言，与 C++、C#、TypeScript 并排。消息由 Rust 基金会 9 月 10 日的一篇微软客座博客披露，作者是微软 DevDiv/CoreAI 的 Victor Ciura，负责 Rust 工具链方向。

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什么是IT服务连续性管理？灾难恢复与业务连续性一文讲清IT服务连续性管理（IT Service Continuity Management，简称ITSCM）是ITIL框架中负责确保企业在遭遇重大灾难性事件（如数据中心断电、自然灾害、大规模网络攻击）后，IT服务能够在可接受的时间范围内恢复运转的一套规划与管理实践。它比日常的事件管理更宏观、更侧重"极端情况下的生存能力"，是 ITIL流程中容易被企业低估、却在真正发生重大灾难时价值凸显的一环。

【Hello Agents】学习笔记（二）Eliza: 基于模式匹配和文本替换单一整体智能模型试图使用统一的表示和推理机制来解决所有问题，这是行不通的。现实世界是动态且复杂的，没有什么是永恒不变的。

Python IDLE鸿蒙PC适配全记录：用 ArkUI 重建编辑、运行、Shell 与基础调试闭环欢迎加入开源鸿蒙PC社区欢迎在PC社区平台申请新建项目适配开源地址IDLE 是 CPython 官方发行版长期自带的轻量开发环境。它的价值不在于堆叠复杂工程能力，而在于把代码编辑、解释器执行、交互式 Shell 和入门调试放在一个足够简单的窗口里。对于刚接触 Python 的学习者、需要临时验证标准库行为的开发者，以及只想快速编写一段脚本的用户，IDLE 一直是门槛很低、路径很短的工具。

【AI Coding】5-Pi Agent Harness：一个极简终端编码Harness的解构前四篇我们依次解决了四个问题：上下文演化、Skill 体系设计、Skill 精准触发、多 Agent 协同与成本边界。本篇切入一个更高频的问题：当 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Pi 这些终端编码工具摆在一起，我们到底在选择什么？答案是 Harness——模型之外的整套运行框架。本文以 2025 年 8 月诞生、至今仍保持"极简内核"定位的 Pi Agent Harness（作者 Mario Zechner / badlogic，MIT 协议）为主线，拆解 Har

告别碎片化ToolCall：Model Context Protocol (MCP) 核心机理与私有数据总线落地实战目录1. 范式革命：从碎片化胶水代码到通用上下文总线1.1. 智能体集成的痛点：孤岛式 Tool Call 的维护噩梦

企业展厅数字人导览效果提升与选型实战指南丨蓝速科技很多企业在打造展厅时，都曾被“数字人导览”这个概念吸引。想象一下，一个栩栩如生的虚拟形象站在展区中央，能随时为访客讲解品牌故事和产品细节，这听起来确实是提升科技感的绝佳方案。然而，现实往往有些骨感。不少项目落地后，这个数字人却成了昂贵的“摆设”：它只会机械地背诵通用的企业简介，当访客指着具体产品追问技术参数时，它要么沉默不语，要么答非所问；一旦公司发布了新品，想要更新它的讲解内容，还得重新联系开发商排期，短则半月，长则数月，完全跟不上业务的迭代速度。

想让AI在选购问题中推荐品牌，应该找什么类型的服务商？"被AI提到"和"在选购问题中被推荐"是两件难度完全不同的事，需要的服务能力也不同。用户向AI提的问题大致分三类：认知类（“XX是什么”“这家公司怎么样”）、比较类（“XX和YY哪个好”）、选购类（“我要做XX，推荐几家”）。前两类的前提是用户已经知道你；选购类不同——用户不知道你，AI要从一个候选池里挑出几家推荐，你得先进池子，再被选中。

呆呆在发呆.

Agnet狼人杀一个 6 个 LLM 智能体的信息不对称博弈系统，以及我在它身上踩过的三个「假信号」。事情是这样的。我写了个狼人杀 AI 对战系统：6 到 12 个 LLM 智能体坐一桌，各自扮演预言家、女巫、狼人、村民，互相发言、投票、欺骗。我坐在浏览器前以上帝视角围观。

CL-01_Clap 是什么？—— 智能体的交互新范式当我们谈论 AI Agent 的交互方式时，大多数人想到的是聊天框、API 调用或工具链。但 Clap 正在重新定义这一切——它不是一个框架，不是一套 API，而是一种全新的交互哲学。

微软技术日报 2026-09-11：VS Code 语音与定时自动化上线，Copilot 键终于可改映射每天 8 点，5 分钟看懂微软技术圈。今天是 2026 年 9 月 11 日，星期五。本周的 VS Code 月度更新（1.137）带来了两个明显指向"智能体日常化"的新特性：

微软技术日报 2026-09-10：Project Zenith 开发者设备亮相，.NET 11 RC1 可投产每日一期，聚焦微软技术生态：Windows、Azure、.NET/C#、开发者工具与 AI/Copilot。今天的关键词是「开发者体验」——从开箱即用的 Windows 开发设备，到可投产的 .NET 11 RC1，微软正在把开发者的日常工具链重新打磨一遍。

小白学大数据

Codex 里的 GPT 6 Astra、GPT 5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选Codex 现在能挂好几个模型，GPT 6 Astra、GPT 5.6 Sol、Terra、Luna 都在列表里。选型表面看是「挑哪个好用」，实际是一个带约束的优化：在上下文容量够用、编码能力达标的前提下，把单次成本和延迟压到最低。我这台机器每天跑几百次调用，默认把最贵的 Astra 当万能钥匙，月底账单会很难看，长上下文任务还因为排队更慢。这篇用一个 Python 小工具把这套决策固定下来，顺带把国内访问要走的代理一并接好。