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利用C#的BotSharp本地部署第一个大模型AI Agent示例(1)测试环境：window 11visual studio 2022.net 8步骤如下：1 使用git拉取BotSharp源码，仓库地址：https://github.com/SciSharp/BotSharp

WSL下podman部署LazyCrafthttp://127.0.0.1:30382 默认账号：admin 默认密码：LazyCraft@2025

FastGPT工作流的节点《玩转FastGPT：像搭积木一样构建智能体》(李振强，叶彦辛，等)【摘要书评试读】- 京东图书本文用于理解FastGPT工作流的一个概念——节点，建议读者登录FastGPT官网对照阅读。

FastGPT开发一个智能客服案例《玩转FastGPT：像搭积木一样构建智能体》(李振强，叶彦辛，等)【摘要书评试读】- 京东图书FastGPT 是一个‌基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统‌，它通过检索增强生成（RAG）技术，将文档与AI模型结合，实现智能问答和自动化决策。本文用FastGPT 开发一个智能客服。

【人工智能】AI Agent 详解：定义、分类与典型案例AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。与传统AI模型（如ChatGPT）不同，AI Agent不仅仅是回答问题，而是能够主动执行任务、与环境交互并持续学习。

超越 ReAct：探寻Plan-And-Execute Agent的设计与实现原理在大语言模型（LLM）驱动的智能体领域，高效完成复杂任务始终是核心追求。此前，我们曾聚焦 ReAct 模式智能体的实现，推出《LLM 只会生成文本？用 ReAct 模式手搓一个简易 Claude Code Agent》，详细拆解了其“思考 - 行动”即时反馈机制的设计与落地细节。

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AI记忆架构三大路线你的AI助手昨天聊了什么，今天还记得吗？技术圈正为此激烈分化。当ChatGPT记不住三句话前的对话，当Midjourney无法保持角色一致性，一个根本问题暴露出来——当前大模型本质上是失忆症患者。

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AI Data独角兽猎手的12个预测（2026）本文作者Tomasz Tunguz，Theory Ventures 创始人&普通合伙人，他专注早期科技公司，尤其在 AI、SaaS 和数据领域，曾投资多家独角兽如 Looker（谷歌26亿收购）。前 Google 产品经理，著有畅销书《Winning with Data》。以下是他关于2026年的12个预测。

从ChatBI到Agentic BI：HENGSHI SENSE 6.0如何用AI Agent重构企业决策智能在全球商业智能领域，一场根本性变革正在发生。Gartner预测，到2025年，增强分析在BI功能中占比将达到68%，而衡石科技推出的HENGSHI SENSE 6.0正引领这场从被动查询到主动决策的转型。

AI - 使用 Google ADK 创建你的第一个 AI Agent《AI - AI Agent 是什么？为什么最近这么火？》介绍了有关 AI Agent 的基本概念，本篇文章将带你从零开始，构建一个最基础、可运行、能调用工具的 AI Agent。

当BI遇见AI Agent：衡石科技如何重塑企业数据分析工作流在当今企业组织中，数据分析工作流已形成一种近乎标准化的模式：业务人员提出需求 → 数据团队提取清洗 → 分析师建模分析 → 管理层决策讨论 → 执行团队落地实施。这套沿用数十年的流程，在数据量指数级增长、业务变化加速的今天，正面临系统性挑战：需求响应延迟以周计算，分析产能受制于专家数量，决策与执行脱节成为常态。

OWASP 2025 LLM 应用十大安全风险深度解析

RAG中的语义理解与语义检索：别再混为一谈近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构已成为大模型落地应用的主流范式之一。它通过将外部知识库引入生成过程，有效缓解了模型幻觉、知识滞后等问题。然而，在实际构建和优化RAG系统时，许多开发者对其中两个核心概念——“语义理解”与“语义检索”——的理解仍显模糊。有人将二者等同，认为只要用了向量数据库就等于实现了语义能力；也有人误以为语义检索的结果质量完全取决于嵌入模型，而忽视了前端理解环节的关键作用。这种混淆直接导致系统设计偏差：要么过度依赖检索而忽略提示工程，要么在

再见，REST API？你好，MCP Server！AI时代后端开发新范式摘要：本文站在2025年末的视角，深入探讨了模型上下文协议（MCP）服务器与传统API（如REST）的本质区别。文章首先剖析了传统API在AI Agent时代面临的困境，进而阐述了MCP作为专为AI设计的“新HTTP”所带来的范式革命，涵盖其设计哲学、核心优势及典型应用场景。随后，文章通过一个详尽的、基于Java和Spring AI生态的实战教程，手把手教你构建一个最小但功能完备的MCP服务。最后，我们展望了MCP在企业级AI应用、安全治理及未来智能编排中的发展趋势，旨在为身处AI浪潮中的开发者和架构师

智能体的自适应学习《AI Agent智能体开发实践邓立国邓淇文著五大实战案例掌握AI Agent开发 LangChain示例人工智能技术丛书清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书

利用 OneKey MCP Router Python SDK构建多领域大模型Function Call多工具调用数据集AI Agent训练Function Call/RL等数据集时，一个常见的难题是：我们需要集成数十甚至数百个不同的MCP（Model Context Protocol）服务器提供的工具，每个服务器都需要独立的API密钥配置、复杂的SDK集成和繁琐的访问权限管理。传统方法中，我们需要为每个MCP服务器单独申请access_key、配置环境、编写独立的调用逻辑，这不仅效率低下，还增加了系统复杂度。今天，我将介绍如何利用 OneKey MCP Router 统一API Gateway的Python SDK，通过

每周AI看 | 亚马逊推出AI产品矩阵、网易云商客服Agent项目收录至《2025年中国数字服务产业发展白皮书》编者按：本周AI领域技术突破与商业落地并行。全球巨头在芯片与模型上激烈角逐，英伟达以因果推理革新自动驾驶，亚马逊则以全栈AI矩阵加速企业应用。聚焦国内，AI在服务、音乐、影像等多元场景深入渗透，如北京一卡通与网易云商合作的客服Agent项目脱颖而出，凭借超97%的意图识别准确率验证了“人工智能+”的务实落地路径，标志着AI竞争已从技术秀场转向价值创造的核心战场。

大数据在线

亚马逊云科技：Agentic AI的“iPhone时刻”正在到来AI 正告别“炫技”，加速回归“价值”。这其中，AI Agent所扮演的角色与作用至关重要。今天，全球的开发者都在积极拥抱AI Agent来构建，标志着整个技术行业正迎来重大转折点。因此，当AI Agent加速涌现之际，AI Agent需要加速进入到生产环境和创造更多价值，已成为产业共识。

使用FastGPT知识库构建智能客服的示例目录3.5.1 创建知识库3.5.2 使用工作流构建知识库应用3.5.3 基于知识库进行问答本节将使用知识库来构建一个简单的智能客服，步骤包括创建知识库、在智能客服工作流中使用知识库，以及基于知识库进行智能问答。

FastGPT简介FastGPT是珠海环界云计算有限公司精心打造的企业级AI生产力引擎，它并非简单的“问答机器人”，而是一款开箱即用的智能体开发平台。自2023年正式上线以来，它已在短短两年多时间里服务了数百家企业级客户，足迹遍布金融、医疗、制造、教育、政务、能源等众多行业，在各行各业的数字化转型浪潮中扮演着不可或缺的关键角色。从证券机构的财报分析到医院的病历辅助解读，从工厂的设备检修预警到学校的个性化教学辅导，FastGPT正以多元化的应用场景证明着自身的价值。