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我也要
这本书一共9章，涉及到基础理论、Agent 框架、Multi-Agent、代码实战等丰富内容，整本书更偏向教程实战，就像书名所说的，相当一部分都是代码教学而非枯燥的理论研究，我认为即使是代码小白，也能跟着步骤一步一步用代码实现一个 Agent！
书中既介绍了 ReAct、LangChain 等经典框架，也涉及了爆火的 AutoGPT、Camel 等，还有 AutoGen、MetaGPT 这样的多智能体框架，还是非常惊喜的！
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【C++】auto关键字(C++11，超详细解析，小白必看系列）
本文详细解析了C++中的“auto”关键字，介绍了其定义、基本用法、限制和高级用法，特别是与范围for循环和Lambda表达式结合的应用。
大模型Agent不只是Prompt堆叠！一文读懂Agent本质，建议收藏！
文章探讨了大模型Agent的本质，指出"伪Agent"实际上是系统提示词堆叠，流程仍由人工预设。系统提示词的核心是将通用大模型特化为特定角色和任务。真正Agent应具备控制反转能力，能自主决定工作流程，而非仅遵循预设。当前多数平台上的Agent仅是调用大模型的程序，与传统程序区别仅在于部分逻辑通过大模型实现。真正的智能Agent应能在流程层面基于自身智能做出决策。
从Live2D到Unreal Engine：2D与3D虚拟数字人核心技术实现路径解析
本文深入解析了从Live2D到Unreal Engine的2D与3D虚拟数字人核心技术实现路径，涵盖技术选型、制作流程与优化技巧。通过对比2D骨骼动画与3D建模渲染的差异，结合实战案例，帮助开发者根据项目需求选择合适方案，提升虚拟数字人的交互体验与视觉效果。
小白/程序员必看：2026年AI Agent（智能体）入门与最佳实践指南
本文介绍了AI Agent的概念、特征及与现有技术的区别，强调了通用型AI Agent的发展趋势。文章为企业提供了AI Agent应用的建议，包括场景考察、渐进式实验、行为验证、模块化架构设计及复用现有技术资产等关键策略。此外，还分享了21个企业级AI Agent应用实践案例，覆盖数据分析、智能客服、智能运维和软件开发等场景，旨在帮助读者全面了解AI Agent的落地方法和实践经验。
ESP32语音交互实战：离线唤醒与DeepSeek大模型集成
本文详细介绍了如何将ESP32-S3开发板与天问ASRPRO语音模块结合，实现离线语音唤醒并集成DeepSeek大模型的智能交互系统。通过串口通信与API调用，系统可处理本地指令及复杂语义请求，适用于低成本、高隐私保护的AIoT语音交互场景。
WVP+ZLM国标平台实战：从设备注册失败到视频播放黑屏，我遇到的5个典型问题与解法
部署WVP+ZLM国标视频平台时，设备注册失败、视频播放黑屏等问题常常让运维人员头疼不已。本文将基于真实运维场景，剖析五个最具代表性的故障案例，提供从网络配置到版本兼容性的全链路解决方案。
GLM-4.7太强了，170次搜索后自己整理出80+家Agent企业详细报告，小白程序员必看！
智谱GLM-4.7模型完成Agent行业调研，进行170+次搜索，整理100+家企业详细数据并自动生成结构化报告和精美PPT。模型展现出交错式、保留式和轮级思考能力，已能自主完成复杂任务，从ChatBot进化为真正的Agent。通过z.ai平台，用户可体验其AI PPT和海报生成能力，见证国内AI技术的飞速发展及特色落地应用。
SMART200如何实现多次调用子程序带定时器功能
1、西门子200PLC的子程序由于很多限制条件，如果希望建立一个可以多次调用的子程序，那么这个子程序里是不能含有定时器指令的，所以我们只能退而求其次了。建议将沿指令（上升沿、下降沿）放在多次调用子程序的外面。 2、可以提供不同的时基，提供不同时间的定时 3、实现秒定时 5、子程序内部： STL代码： 1、时基信号由外部提供、 可以提供不同的时基信号 2、实现循环定时开关 LD #Start:L0....
“AI 程序员”席卷而来，吴恩达四步设计让 Agent 提前超越 GPT-5
有不少科幻片描绘了这样的世界：数字实体执行一座城市的所有任务，人工智能可以与数字世界甚至物理世界的一切事物进行交互，不断学习和适应新环境，周围的人对此司空见惯，仿佛一切都理应如此……现在，随着的应用浮出水面，这种幻想逐渐走入了现实。Agent 可以翻译为“”，在 AI 领域有了““这一含义，是当前人工智能技术的发展方向，它可以代表用户执行任务并做出决策，具有高度的自主性和适应性。今年，美国创业公司 Cognition Labs 推出了号称「全球首位 AI 软件工程师」的 AI Agent ——。
OpenClaw实战四｜内容创作全流程AI助理：自动撰稿+智能剪辑+多平台发布，一人顶一个内容团队
AI替代的是「写稿、剪辑、发布」这种流水线工作，真正让你解放出来，去做选题、创意、人设、变现这些高价值的事。OpenClaw这套内容创作全流程AI助理，最大的价值不是「帮你发内容」，而是让一个人，拥有一个内容团队的产能。不管是个人博主、小团队，还是企业新媒体，都能用零代码的方式，快速搭建属于自己的自动化内容矩阵。
泛微OA自定义post接口和路径(无侵入)
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为什么AI团队越做越累，Agent系统却越跑越差？
给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。最近几年，AI圈刮起了一阵“多智能体系统”（Multi-Agent System，简称MAS）的飓风，仿佛谁要是不搞点Agent互相扯着玩，就跟不上技术潮流似的。
uniapp - 解决报错 canvasToTempFilePath: fail canvas is empty 画布为空错误，生成海报相册、二维码、条码、裁剪/拼合操作图片报错，加了this还是报错
uni-app，h5移动端网页，微信小程序，支付宝小程序，Android安卓，苹果ios，app，nvue，canvasToTempFilePath:失败画布为空，报错，canvasToTempFilePath:failcanvasisempty，不支持2d，还是报错，this，加上this还是报错，vue3没有this怎么办？海报，保存到手机相册，生成二维码，显示条码，图像裁切，图片处理，canvas报错，无法解决，还是fail，依然报错，传了this也不好使，Uniapp小程序，如何解决这个问题
GLM-4.7深度分析：170次搜索与50次反思揭示2025年Agent行业震撼趋势！
智谱开源的GLM-4.7模型展现了强大的Agent能力，通过170+次搜索和50次反思，完成了对100多家Agent领域企业的深度调研。该模型不仅能独立完成复杂任务，还具备交错式、保留式和轮级思考能力，调研结果详细整理了企业融资、产品、商业模式等信息。此外，GLM-4.7生成的PPT审美大幅提升，并支持对话修改。报告揭示了中国特色AI落地案例，如农业Agent和跨境电商客服。AI行业进化迅猛，GLM-4.7已从ChatBot发展为自主Agent，展现了AI工具的巨大潜力。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
漫画：什么是智能体（Agent）？
智能体，对应英文Agent，由美国计算机科学家，号称人工智能之父的马文·明斯基所提出。1986年，他在自己出版的《思维的社会》一书中，把思维描述为由大量相互作用的智能体构成的复杂系统，每个智能体都执行特定的任务，并通过协作完成复杂的认知活动。这一思想为智能体的研究奠定了理论基础。 在后续的近40年时间里，有许多计算机领域的人才都在致力于智能体的研究，其中相继诞生了许多出色的成果，比如IBM的深蓝、谷歌的AlphaGo等等。 但一直到最近几年，随着GPT为首的一批大语言模型的诞生，智能体才真正得以发扬光大。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
收藏这份保姆级路线图，小白也能成为AI实战高手！
AI时代，真正拉开人与人差距的，从来不是你有没有报课、有没有人带。而是你有没有找对路线、有没有坚持下去、有没有真正理解AI的本质。你不用成为AI专家，但一定要学会使用AI、驾驭AI。从今天开始，放弃无效焦虑，照着这条路线踏实学。不用花一分钱，你也能彻底搞懂AI，抓住属于自己的时代红利。
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
谷歌Gemini 3 Deep Think深度解析：史上最强AI模型的并行推理技术与应用场景！
文章介绍了谷歌最新发布的最强AI模型Gemini 3 Deep Think，该模型采用"并行推理"工作原理，在多项权威基准测试中取得最高分，包括Humanity's Last Exam(41.0%)和ARC-AGI-2(45.1%)。目前该模型仅对250美元/月的AI Ultra付费用户开放，每天有10次使用额度，更适合解决复杂问题，标志着AI与人类能力的差距正在加速缩小。
AI入门到进阶：大模型、提示词与本地部署实战指南
人工智能的本质是基于数据训练的预测模型，通过机器学习从海量样本中提取规律，进而实现推理与生成。随着参数规模与训练数据的增长，大模型涌现出复杂的语义理解和内容生成能力，推动生成式AI从文本、图像扩展到视频与音频。与此同时，提示词工程成为普通人高效使用AI的关键技能，通过角色、任务、背景、要求四要素即可显著提升输出质量。AI Agent则进一步将对话能力转化为自动化执行，让模型调用外部工具完成真实业务。对于开发者，Spring AI等框架统一了模型接入方式，而本地部署通过量化技术降低了硬件门槛。从日常办公到应用
【必看收藏】未来5年最值钱的AI技能：普通人如何通过AI工作流打造“躺赚“系统
本文指出未来5年最值钱的AI技能是搭建AI工作流，普通人可通过结合AI(如DeepSeek)与n8n自动化平台，低门槛打造"躺赚"系统。赚钱方式包括定制服务、产品封装和知识分享。目前国内AI工作流生态尚未成熟，有卡位机会，尽早学习可保持AI时代竞争力。
【从零实现C++AI大模型接入SDK】《系列（一）------项目简介+AI知识科普》
从1994年接⼊互联⽹⾄今，中国互联⽹的发展历经了PC时代、移动互联⽹时代，尤其是在移动互联⽹时代进⾏了⼤量的海量数据、技术积累，以及硬件算⼒的巨⼤提升，之前不温不⽕的⼈⼯智能，伴随着ChatGPT的横空出现，迎来了今天AI的爆⽕，各种⼤模型、智能体应⽤等如⾬后春笋版涌现出来，AI在更进⼀步进⼊普通⼈的⽣活。
【Agent】Plan-and-Solve：让语言模型先规划再解决问题
本文介绍“先规划、后解决”（Plan-and-Solve）提示范式，强调在解答多步骤数学或逻辑题前，先明确任务目标与执行顺序。通过制定清晰计划，可减少遗漏条件、计算混乱等问题，提升解题可靠性。该方法与思维链（CoT）互补，适用于复杂任务，但依赖模型理解能力，且对简单问题收益有限。合理使用提示词引导“先规划、再求解”，能有效优化推理过程。
Build a Large Language Model(From Scratch)第三章汇总
注意力机制解决序列中词义依赖问题，使每个词能融合上下文信息。自注意力让词“看”全句，通过点积计算相关性并加权求和。引入Q、K、V提升表达能力，缩放防止梯度消失。因果掩码禁止窥视未来，确保生成顺序正确；Dropout防过拟合；多头注意力从多角度捕捉关系，提升模型性能。
新书预告 从《Transformer与大语言模型》到《LLM量化实战》
《Transformer 与大语言模型》完结，新系列《LLM 量化实战》启动。上一本解析“为什么”设计大模型，本册聚焦“怎么”让模型变小变快——从FP16到4-bit量化，详解GPTQ、AWQ、QLoRA、GGUF等技术，结合RTX 4090实测，手把手教你压缩模型、降低显存、部署推理。适合想在8GB~24GB显存设备上运行7B/70B模型的开发者与工程师。原理+实战双线并进，只写真实跑通的结果。
【字节拥抱开源】Cola2：用连续隐变量重构语言模型，346B Token 跑出 60.10 八任务均分
Cola2 是一款基于连续隐变量的自适应语言模型，通过动态语义压缩与块因果扩散 Transformer（DiT）实现高效生成。它在346.03B token上训练，八项评测平均得分60.10，性能超越部分更大规模模型。其核心创新在于联合优化隐变量压缩与离散解码，支持受控扩展与稳定推理。项目提供完整权重、工具链及评测数据，适用于研究与应用。
【量化实战】单卡3090部署Hy-SimulMT-30B-A3B-Interleave同传大模型
本文基于LLM Compressor实现Hy-SimulMT-30B-A3B-Interleave模型的单卡3090部署，通过W4A16 RTN量化压缩至4bit权重，保留MoE路由层与音频编码器不量化，结合补全组件与配置，成功将30B模型适配于单张RTX 3090显卡。量化后模型支持中英语音同传、实时音色克隆，延迟仅3秒，性能领先开源与商用方案，已开源至ModelScope供直接使用。
ICML | 2026 |SAGE‑NAS：将基于大语言模型的语义智能体与基于图的评估器协同用于神经网络架构搜索
SAGE-NAS提出一种协同语义智能体与双模态图评估器的神经网络架构搜索框架，解决语义-物理失配问题。通过状态感知行为图谱引导稀疏探索，结合零样本生成与上下文驱动的子策略，实现高效多样性搜索。双模态评估器融合拓扑与物理先验，支持快速性能预测。实验表明，该方法在多个视觉任务和搜索空间中显著优于现有零成本代理与大模型NAS方法，兼具高精度、强泛化性与搜索效率。
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