登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
暂无图片
为遵守国家网络实名制规定，未绑定将限制内容发布与互动
Warp 团队提出“双循环驱动”AI Agent进化：内循环（Inner Loop）自动分诊GitHub Issue；外循环（Outer Loop）从人类反馈中提炼规则，生成PR更新技能文件（SKILL.md）。技能即SOP，可审查、可回滚、持续迭代，让Agent越用越懂团队。
Havenlon 对抗性完整系列的第一篇，讨论的不是系统中“谁值得信任”，而是每一层在真实环境中都可能出错、被诱导、被攻破或被滥用。对于执行控制系统来说，安全不能建立在用户、SaaS、AI、硬件或内部成员永远可靠的假设上，而应该从不信任出发，限制每一层的执行权。本文从用户确认、SaaS 决策、硬件边界、内部人风险和 AI Agent 执行风险等角度出发，说明 Havenlon 的核心目标不是创造一
随着复杂度增长，直接写 if/else + while 循环的代码会迅速失控。工作流引擎提供：2.2 工作流执行引擎2.3 构建示例：文档处理工作流执行流程可视化：三、动态路由：条件分支3.1 条件节点3.2 LLM 驱动的动态路由四、状态机模式：复杂交互流程对于需要多轮交互、状态转换的工作流（如审批流程），DAG 不适用——用有限状态机。五、可观测性六、总结工作流引擎是 Agent 从"能跑"到
2026年AIAgent迈入工程化落地元年，从"智商竞争"转向"生产力竞争"。文章系统梳理企业级AIAgent开发要点：1）技术架构包含大脑、规划、记忆、工具四大核心组件；2）区别于RPA和传统聊天机器人，AIAgent具备理解模糊意图、自主规划执行的能力；3）四大高价值场景包括智能客服、销售管理、办公自动化和供应链管理；4）强调定制开发优于模板化产品，需深
1. 标准化 → JSON-RPC 2.0 + 统一工具描述格式2. 解耦 → 工具实现与 Agent 代码分离，换模型不改工具3. 可复用 → 一次编写 MCP Server，所有 Agent 共享关键代码回顾MCPServer：处理 JSON-RPC 请求，注册/调用工具：路径白名单、速率限制、审计日志MCPClient：启动 Server 子进程，发现工具，转换 LLM 格式下一篇：Grap
前两天刷脉脉，看到一条消息给我整乐了。某大厂面试官说，现在面Java岗，AI相关的题已经占到七成了。我寻思着，这哪是面试啊，这是Java程序员的大型转岗现场啊。以前面试问什么？HashMap底层、Redis缓存穿透、Spring循环依赖。现在呢？“说说你的Agent怎么设计的”“ReAct循环怎么实现的”“记忆压缩用的什么算法”。不过话说回来，这趋势挺真实的。我干了22年AI，从当年用决策树做推荐
└→ + 多路召回 (RRF) → 解决覆盖盲区 (75%)└→ + Cross-encoder 重排序 → 解决噪声干扰 (85%)└→ + 自查询分解 → 解决复杂查询 (90%)└→ + Agent 自主决策 → 最优体验 (92%)每一层都独立可插拔。实际业务中，性价比最高，适合 80% 的场景。下一篇：MCP 协议实战——构建自定义 AI Agent 工具服务器，让你的 Agent 能自
摘要： Headroom是一款开源AI Agent上下文压缩工具，旨在解决AI编程助手（如Claude Code、Cursor）使用中Token消耗过高的问题。它通过本地运行的压缩层，智能识别并压缩工具输出、日志、RAG检索结果等内容，保留关键信息同时减少60%-95%的Token消耗。支持代理模式、命令行封装和SDK接入，采用CCR机制确保压缩内容可逆，模型可随时检索原文。实测显示，代码搜索等场
行空板K10是一款专为物联网和人工智能教学设计的国产开发板，集成2.8寸彩屏、摄像头、麦克风、扬声器及多种传感器。其内置离线语音合成（TTS）功能，支持中文文本朗读，提供两种音色和0-5级语速调节，适用于设备状态播报等场景。实验通过调用语音库实现文本朗读，并配合屏幕显示交互信息，展示了K10在AI语音应用中的便捷性。该板高度集成，适合教育领域快速开展物联网和AI项目开发。 （摘要字数：149字）
在语音产品开发中，经常会遇到这样的问题：用户说话语速较快时，语音识别率明显下降，甚至完全无法识别。最近有开发者在技术交流群中反馈：“CI13162 这些的语速快了，识别率不高有办法解决吗？这是一个非常普遍且具有代表性的问题。本文将从语音识别原理出发，系统分析快语速导致识别率下降的根本原因，并提供可行的解决方案和产品建议。当标准模型无法满足需求时，可以考虑定制语音模型训练。快语速导致的语音识别率下降
