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Spring AI 实战：通过 ChatMemory 构建有记忆的智能对话应用随着大语言模型（LLM）的火热，聊天机器人、智能客服等对话式 AI 应用已经走进了我们的日常生活。但你可能不知道，大多数大模型本身是“健忘”的——它们每次接收请求都是独立的，并不会记住你和它之前聊了什么。为了让 AI 能够像人一样拥有“记忆”，我们需要在应用层面帮它存储和回顾历史对话。Spring AI 作为 Spring 生态中专为 AI 应用开发的利器，提供了一个叫做 ChatMemory 的组件，可以帮我们轻松管理对话历史。今天，我们就来手把手地学习如何使用它，打造一个真正有记忆的智能对话应用。

Agent Skills：AI的行动力2025年10月16日，Anthropic 正式推出了Agent Skills，起初官方对他的定位相当克制，只是希望用他来提升 Claude 在某些特定任务上的表现。但后来大家发现 Agent Skills 实在是太好用了，所以在2025年12月18日，Anthropic 正式将 Agent Skills 作为开放标准，正在演变为 AI Agent 领域的一个通用的设计模式。 Equipping agents for the real world with Agent Skills

在未来等你

AI Agent Skill Day 5：Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计【AI Agent Skill Day 5】Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计

文件系统即数据库：用文件为 AI Agent 构建个人操作系统我最近读到 @koylanai 的一篇长文，他是 Sully.ai 的上下文工程师（Context Engineer），在文中系统分享了自己如何用纯文件系统（Markdown + YAML + JSONL）构建了一套个人 AI 操作系统——Personal Brain OS。这套系统不依赖数据库、不需要 API 密钥、没有构建步骤，仅靠 Git 仓库中的 80 多个文件，就让 AI 助手能持久记住他的写作风格、工作目标、人脉关系和内容流水线。文章从架构设计、文件格式选型、语音编码到实际日常使用流程都有详细

数据智能老司机

面向产品经理的 Claude Code——为什么产品经理该用 Claude Code，而不是 Claude.ai？有客户反馈你们的结账流程出现了一个严重 Bug。工程团队正埋头冲季度路线图。你需要做分诊（triage）：这是真 Bug 还是用户误操作？影响范围多大？该由哪个团队负责？你只能等工程团队从当前工作中抽身、切换上下文、去排查、再把结论反馈给你。两天过去了。这个 Bug 还卡在分诊队列里。

从ResNet到mHC：DeepSeek重构残差连接，额外开销仅6.7%，附复现代码原文: mp.weixin.qq.com/s/ZuA3zSpVH…关注公zh: AI-Frontiers

数据智能老司机

打造 ML/AI 系统的内部开发者平台（IDP）——生产级 LLM 系统设计本章涵盖：把 LLM 应用从原型推进到生产，会引入传统 ML 工程无法充分覆盖的挑战。尽管稳健系统设计的基本功仍然必要，生成式 AI 系统因为其非确定性，需要新的测试、监控与安全方法。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-21)生成于：2026-02-21共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜凸显AI应用开发与智能体生态的蓬勃生机，开发者正致力于构建高效实用的工具链，赋能实际业务场景。以自主渗透测试平台pentagi和AI技能框架superpowers为代表的智能体系统成为焦点，它们将复杂任务自动化，显著提升开发与安全运维效率。同时，桌面应用框架electrobun和时间序列模型timesfm展现了底层性能优化与垂直领域AI的突破，而trivy和posthog则持续解决安全和产品数据分析的硬需求。整体趋势表

数据智能老司机

打造 ML/AI 系统的内部开发者平台（IDP）——设计可靠的机器学习（ML）系统本章将涵盖：随着我们更深入 ML 工程，现在要解决一个关键挑战：如何可靠地跟踪、复现并部署 ML 实验。本章将介绍一些关键工具，它们能把临时、随意的实验变成生产就绪的 ML 工作流。我们将搭建一个实用的 ML 平台，在保持足够灵活以适配真实场景的同时，显著提升可靠性。

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Claude Code 的账号、模型与使用限制说明很多人安装好 Claude Code 后，第一次真正使用时，都会遇到一些疑问：这些问题，归根结底都和三个因素有关：

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。”

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面试：LLM RAG的三种算法和使用场景RerankingRAG（Retrieval-Augmented Generation）整体分为三个阶段：索引构建 → 检索 → 生成。

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

【VLM】Qwen3-VL-SFT微调简要流程1. alpaca-gpt4-data-zh (中文指令数据)2. la_te_x_ocr (LaTeX公式OCR)

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。

三大模型深度对比：Zhipu GLM-5 vs MiniMax M2.5 vs Qwen3-Coder-Next2026年2月，中国AI大模型领域迎来了新一轮的发布潮。三大厂商相继推出了新一代模型：智谱AI的GLM-5、MiniMax的M2.5、以及阿里千问的Qwen3-Coder-Next。这三个模型各有侧重：GLM-5定位为旗舰级通用Agent，M2.5聚焦生产力场景，Qwen3-Coder-Next则主打小而美的开源编程模型。