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Agent 的决策与规划:ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion 与 Tree of Thoughts
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前言:Agent 的“思维方式”决定了它的能力上限 上一篇文章中,我们把 Agent 拆成了感知、LLM/规划、记忆、工具、行动、执行循环六个组件。其中,“规划”和“执行循环”之间的配合方式,直接决定
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前言:Agent 的“思维方式”决定了它的能力上限 上一篇文章中,我们把 Agent 拆成了感知、LLM/规划、记忆、工具、行动、执行循环六个组件。其中,“规划”和“执行循环”之间的配合方式,直接决定
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时间序列分析听起来有点学术,但其实干起来挺直接的。 你有一串按时间排列的数据,想知道里面有没有趋势、有没有周期性、噪声有多大,或者两个序列之间有没有延迟关系。 SciPy 这个库在信号处理、统计检验方
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第二章:大语言模型(LLM)基础 构建 AI Agent,大语言模型(LLM)是最核心的基础设施。Agent 的推理、工具调用、记忆能力,都依赖底层模型质量。理解 LLM 的内部机制,才能在工程中做出
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Anthropic 发布 Claude Opus 5.5 后,不少用户用单句提示词就能生成各类高完成度的创意前端作品,前端生成成为这一代大模型能力的直观体现。随后 MiniMax 上线 M3.1-Flash-Preview 模型,无需多次抽卡就能复现 Opus 5.5 的相关创意前端效果,可实现完整抽卡游戏流程、音画同步的手绘动画、可交互 3D 场景等复杂作品。该模型能做到这点,核心源于其从预训练阶段就采用的原生多模态训练路线,构建起视觉与代码的反馈闭环,叠加 MiniMax 长期积累的意图理解、视觉风格把控能力。这类旗舰级能力快速下沉到高性价比的 Flash 级模型,正推动人与 AI 的协作转向任务委托模式,创意工作中人类将更聚焦定义问题与审美判断,AI 负责降低实现门槛,大模型领域也呈现出旗舰模型拔高能力上限、高性价比模型承接日常真实工作的新发展态势,前沿能力的下沉速度已从过去的季度级缩短至天级。
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Personal Agent 最近突然火了,但长期记忆、持续运行、主动执行,其实都不是新能力。真正的变化是什么?这篇文章从 OpenClaw、Work 一路聊到 Muse,试着拆解一下。
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阶段三从 React 的 Fiber 与并发一路走到今天,镜头该转向 Vue3 了。Vue3 和 React 站在性能问题的两端:React 没有编译期模板信息,所以用运行时调度换"可中断";Vue3
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在 AI 驱动的内容生产浪潮中,将非结构化创意转化为可重复、高质量的媒体资产一直是工程化的难点。HyperFrames 作为一个开源框架,通过解耦 HTML 渲染层与视频编码层,为开发者和 AI 代理
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随着 AI 编码代理的普及,前端代码的生成速度呈指数级增长,但设计品质的同质化与审美衰退问题却愈发严重。Impeccable 的出现正是为了破局这一困境。作为一款为 AI 编码代理提供结构化前端设计指
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在 AI 编码代理(AI Coding Agents)日益普及的今天,上下文窗口(Context Window)的有限性成为了制约其处理复杂任务能力的核心瓶颈。传统的工具调用模式往往将大量原始数据直接
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pnpm 12 值不值得升?值得。同一台机器、同一组依赖,我把 11.2.2 和 12.8.1 各跑了一轮,四项契约没动,几乎零迁移成本。
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开篇 上一篇文章,我们为 task-api 确定了接口契约和统一错误结构。 今天给这个项目补测试,但重点不是让 AI 凑出更多测试文件,而是让它回答一个更重要的问题。
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上周上线一个订单管理后台,凌晨3点被电话叫醒——页面卡死,CPU直接拉满。打开监控一看,一个表格渲染了2000多条数据,每条数据都带着5个嵌套的条件判断。这场景熟悉吗?今天咱们就聊聊这个看似简单却暗藏
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