智能体

智能体项目MaxKB4J - 本地部署与开发完整指南项目整体目录结构如下：🚀 项目源码地址： https://gitee.com/taisan/MaxKB4j 💡 提示：首次克隆项目后，请确认目录结构是否完整。

KG_LLM图谱增强大模型

[100页中英文PDF]全球医学大模型智能体全景图综述：从诊断工具到临床工作流变革的医疗新范式转型Medical Agents: Transforming Clinical Workflows Beyond Diagnostic Tools

装不满的克莱因瓶

Cursor超长会话跨窗口关联解决方案目录一、问题描述二、解决方案三、演示多个会话窗口之间无法关联引用开发多个任务时，需要在不同会话间切换，但无法引用之前的对话内容

金智维科技官方

金智维出席2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会，AI数字员工和智能体成关注焦点12月12日至14日，2025年粤港澳大湾区人工智能与机器人产业大会暨广东省人工智能与机器人技能大赛（简称：XAIR大会）在广州开幕。

【无标题】——以阿忘（A-WANG MEMORY）为例在信息爆炸的时代，如何高效管理碎片化信息、实现知识沉淀，成为技术从业者和普通用户共同面临的核心痛点。传统信息管理方式存在检索效率低、整理成本高、记忆巩固难等问题，而AI技术的发展为这一困境提供了全新解决方案。本文将以阿忘（A-WANG MEMORY，官网：https://www.shiflowai.cloud/ ）为例，从技术架构、核心功能实现等维度，深度解析基于AI的碎片化信息管理系统的设计思路与技术细节。

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实战：在华为云上快速搭建 openJiuwen Agent 平台，并开发一个“诗词雅集”知识库智能体随着人工智能的不断发展，大语言模型技术日益成熟。AI应用已经从最初专注于语音识别等简单任务的应用，演进到能够进行自主推理决策，完成复杂任务的Agent。各行各业场景中，AI Agent都展示出巨大的应用潜力，广泛应用于客户支持、销售拓展、医疗诊断和金融分析等场景。

华为云智能体平台 | 搭建辅助批改作业工作流操作流程本文主要描述如何在华为云智能体平台Versatile中，搭建辅助批改作业工作流操作流程。登录华为云智能体开发平台Versatile业务控制台：

使用 OpenAgents 搭建基于智谱 GLM 的本地智能体（Agent）OpenAgents 这是一个开源的项目，地址：https://github.com/openagents-org/openagentsOpenAgents 是一个开源项目，用于创建 AI 代理网络，并将代理连接到网络中以实现开放协作。换句话说，OpenAgents 提供了一个基础的网络架构，使 AI 代理能够无缝连接和协作。在 OpenAgents 上的每个代理网络都是一个独立的社区，在这里代理可以发现同伴、合作解决问题、相互学习并共同成长。它不受协议限制，可与流行的大型语言模型提供商和代理框架配合使用

零基础 | 从零实现ReAct Agent：完整技术实现指南手把手实现一个基于ReAct模式的智能Agent，包含完整代码和深度技术解析。文档信息ReAct（Reasoning + Acting）是当前最流行的Agent推理模式之一。与传统大模型对话不同，ReAct通过“思考-行动-观察”的循环机制，让AI像人类一样工作：先分析问题，选择合适的工具执行，观察结果后继续推理。

SQL调优的智能化尝试：融合LLM、KG与ML的工程实践在数据库领域，“会不会调SQL”从来不是一个简单的技术问题，而是一个经验问题。真正有价值的SQL优化，往往不来自某一条规则，而来自DBA在大量现场中形成的判断路径：

视觉&物联智能

【杂谈】-多智能体系统的效能悖论：协作优势的认知边界多智能体架构的设计灵感源于人类社会分工协作机制。面对复杂问题时，工作流被拆解为若干子任务，由专业化单元并行处理后再整合输出。初期验证实验显示，在数学解题、代码生成等封闭域任务中，采用讨论协商或投票表决的多智能体方案普遍优于单模型表现。

测试者家园

AI 智能体如何构建模拟真实用户行为的复杂负载场景？在过去的性能测试工作经历中，我参与过从单体系统、SOA 到微服务、云原生的大量系统建设。一个非常反直觉的现象是：

人工智能培训

什么是马尔可夫决策过程（MDP）？马尔可夫性的核心含义是什么？一、什么是马尔可夫决策过程（MDP）？马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes，简称MDP）是一种基于马尔可夫过程理论的数学框架，用于建模在部分随机、部分可由决策者控制的环境中，决策者如何通过序贯决策实现长期目标最优化的问题。它是马尔可夫过程与确定性动态规划相结合的产物，也被称为马尔可夫型随机动态规划，广泛应用于强化学习、运筹学、控制论等领域，是构建智能体与环境交互模型的核心基础。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区

GitLab 测试用例：实现 Web 场景批量自动化执行的方法在很多研发团队里，GitLab 已经成为测试用例管理的核心工具，但一个长期存在的现实问题是：用例在 GitLab，执行却高度依赖人工。

一文入门ReAct Agent，附从零构建 ReAct Agent目录一、大模型的三大落地形态二、从“点对点”到“闭环思考”：Prompt Engineering 到 Agent Engineering

讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用（一）知识图谱常被误解为一堆实体和关系的静态集合，实则不然。它的本质是一种结构化的语义网络，用“实体-关系-实体”的三元组形式，刻画现实世界中对象之间的复杂关联。这种建模方式天然贴近人类认知逻辑——我们理解“苹果”不仅因其属性（红色、甜），更因它与“水果”“乔布斯”“iPhone”等概念存在上下位、创始人、品牌等不同语义关系。传统关系型数据库以表结构存储数据，在表达这类多跳、异构、动态的关系时显得力不从心，JOIN 操作成本随关联深度指数级增长。图数据库的出现正是为了解决这一根本矛盾。

扣子免费生成PPT的工作流扣子官方提供了一个免费生成PPT的工作流，工作流及其各个节点的配置如下。

木卫四科技

【CES 2026 】木卫四科技于CES 2026发布“安心用车助手”，以AI重塑驾乘信心拉斯维加斯，2026年1月6日 – 全球领先的AI驱动汽车安全解决方案供应商木卫四科技，今日发布并展示 “安心用车助手（Peace-of-Mind Driving Assistant）” ：一位面向座舱的 AI Agent，能把复杂的车辆安全、隐私风险与异常情况，实时转化为清晰、可执行、少打扰的人类可读建议，帮助 OEM 交付“更安心”的智能座舱体验。把“看不懂的告警”变成“能立刻行动的指导” 安心用车助手围绕三类高频真实需求打造：

KG_LLM图谱增强大模型

颠覆传统问诊：懂医生的主动式智能预问诊多智能体系统，开启医疗AI新范式面对全球日益严峻的医疗资源紧张和问诊时间压缩的挑战，本文介绍了一种创新的分层多智能体框架。该系统通过自主任务编排，将传统被动响应的医疗AI转变为能够主动引导结构化问诊的智能系统，显著提升了预问诊的效率与临床质量，为缓解医生工作压力、优化医疗服务流程提供了全新思路。

程序员老奥

OddAgent：一个通用的意图、指令识别框架想自己动手来手搓一个完全属于你自己的“小爱同学”、“小艺”吗？如果有你这么一个想法，而又不知道该如何开始的话，那么OddAgent项目可以成为你非常容易上手的开源项目。