ai

SkillsSkills 是一套「让模型在合适的时候，临时学会一项新能力」的机制。“裸模型”无法胜任复杂任务模型天生只会“理解和生成文本”，并不具备解析复杂结构（如 PDF、 Excel）的内置能力。

政安晨【人工智能项目随笔】OpenClaw：开源个人AI助手的全面解读与应用实践报告【作者检索信息的应用调查报告随笔】政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！

LLM、Agent、MCP、Skill 是什么？它们之间有什么关系？2024-2026 年，AI 领域最火的几个概念莫过于 LLM、Agent、MCP、Skill。这些概念看起来各自独立，实际上它们构成了一个完整的 AI 应用体系。本文将用最通俗的方式，逐一介绍这四个概念，并解释它们之间的关系。

赋予 AI 灵魂：如何在 Java AI 生态实现一个会“自我反思”的长期记忆系统在 Agent 领域，有一句名言：“没有记忆的 Agent 只是一个高级的函数，拥有记忆的 Agent 才有灵魂。”

卷卷的小趴菜学编程

项目篇----C++ AI大模型接入SDK-＞API获取与测试这里以deepseek为例，获取一下API，进入官网，点API开放平台之后记得充钱，10r就够~点击API keys,之后创建就Ok,之后将创建的API在本地保存一份~我已经创建好了

EvoMap 是什么？官网：evomap.ai | 创始人：张昊阳（autogame-17）定位：AI Agent 的 DNA 系统 —— 全球首个 AI 自我进化基础设施口号：「One agent learns. A million inherit.」

**AI仿真人剧工具2025推荐，解锁沉浸式内容创作新体验*AI仿真人剧工具2025推荐，解锁沉浸式内容创作新体验据《2025年中国AI视频内容行业白皮书》显示，2025年国内AI生成视频市场规模预计突破850亿元，其中，AI仿真人剧因其高度拟真的视觉体验和极低的生产门槛，成为增速最快的细分赛道之一，年增长率超过180%。然而，该报告同时指出，市场上能同时满足“高仿真度”、“长剧情连贯性”与“工业化量产”三大核心需求的工具占比不足15%。量子探险作为国内首批通过国家网信办算法备案的AI内容平台，其2025年运营数据显示，在AI仿真人剧垂直领域，用户复购率高达92%

python：如何将豆包AI中历史对话备份到本地 backup目录下？想要将豆包AI中的历史对话备份到本地硬盘的 backup 目录下，以下提供几种可行的方法，从简单的手动导出到自动化脚本方案。

1.LangChain--初识篇导言：本文主要介绍langchain出现的原因与背景AI时代下，低代码与无代码开发冲上热点，最近Vibe Coding（氛围编程）被人们熟知，其是⼀种依赖⼈⼯智能的计算机编程实践，其核⼼在于：开发者使⽤⾃然语⾔提⽰向针对代码优化的⼤语⾔模型（LLM）描述问题，由 LLM ⽣成软件，从⽽使程序员摆脱编写和调试底层代码的需要。

chatgpt数据库检索文献下以下是关于“数字经济赋能城市低碳治理路径研究”的第一批高质量文献（共6篇），符合您提出的时间范围、文献类型和质量标准。每篇文献均标注了DOI，您可通过DOI链接或所在期刊的官方网站获取原文。

CHI 开发备忘 05 记 -- CHI spec 05 互连协议流程第 5 章互连协议流程本章展示了不同事务类型的互连协议流程以及互连冒险条件。协议流程使用时序图进行说明。它包含以下部分： • 第 5-204 页的读事务流程。 • 第 5-215 页的无数据事务流程。 • 第 5-219 页的写事务流程。 • 第 5-222 页的原子事务流程。 • 第 5-229 页的暂存事务流程。 • 第 5-232 页的冒险处理示例。

[拆解LangChain执行引擎]梳理Agent的执行流程到目前为止，我们已经大体了解Pregel的invoke/ainvoke方法在背后都做了什么。接下来我们分两种情况简单梳理一下Pregel对象的执行的大体流程，这也是我们创建的Agent的执行流程。具体执行场景分两种，一种是指定输入从头开始的常规调用，另一种是针对某个Checkpoint的恢复调用。

AI应用对话生成的安全性优化AI对话接口是重要功能成本最高，使用Redisson分布式限流来防止恶意攻击和资源滥用。首先引入Redisson依赖：

智能体大赛目录目录... I一开发背景... 11.1选题背景... 11.1.1 背景介绍... 11.1.2 现有解决方案的不足... 2

Gemini CLI 终端智能体深度解析：从核心机制到高阶开发实战在软件开发过程中，频繁地在浏览器寻找报错方案、在IDE编写代码以及在终端执行测试，往往会严重消耗开发者的精力并打断工作心流。为了解决这一痛点，Google近期开源了终端AI智能体工具——Gemini CLI。它不仅仅是一个简单的命令生成脚本，而是结合了ReAct推理循环与MCP（模型上下文协议）的现代化Agent环境。

带刺的坐椅

Java 版 Claude Code CLI 来了！（国产开源）Solon Code CLI 发布当 AI 遇见代码，当 Solon AI 遇见 Claude Code 的精髓 —— 一款真正属于 Java 生态的智能终端助手诞生了。

智能体大赛总结与展望未来展望“智研星图”智能体的当前版本，标志着我们向着人机协同科研新范式迈出了坚实的第一步。然而，这绝非终点，而是一个充满潜力的起点。展望未来，我们将以现有核心功能为基石，围绕技术纵深、功能广度、模式创新与生态构建四大维度进行持续迭代与战略布局，旨在将“智研星图”从一个卓越的工具，演进为一个开放的、进化的、全球领先的科研智能基础设施。

AI的提示词专栏：用 Prompt 生成正则表达式进行文本匹配本文围绕 “用 Prompt 生成正则表达式” 展开，先阐述二者结合的价值，即降低正则使用门槛、提升效率并适配灵活场景；接着介绍正则核心基础，为精准描述 Prompt 打基础；随后详解 Prompt 设计的三大原则与四段式结构，确保模型生成精准正则；还通过匹配固定电话、提取 URL 域名等 5 个高频场景，提供完整 Prompt 示例、模型输出及验证分析；最后梳理常见问题与解决方案，并给出总结与扩展学习建议，整体为读者提供从需求描述到工具落地的完整指南，助力高效解决文本匹配问题。

直接法读书笔记 06 第6章 LU分解第6章 LU分解在本文介绍的三种分解方法（Cholesky、QR和LU）中，LU分解是最古老的。作为一种分解方法，它将矩阵分解为乘积，其中是下三角矩阵，是上三角矩阵。历史上用于稠密矩阵的方法是right-looking方法（高斯消元法）；本文同时介绍这种方法与left-looking方法。后者在CSparse中使用，因为它导致稀疏情况下的实现要简单得多。