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Grok Bot 接入 X 后,AI Agent 可以直接搜索帖子、读取时间线、查看 Mention,并整理实时讨论内容。本文从 Agent、Connector 和工具调用的角度,分析这次更新背后的意义,以及 AI 从“回答问题”走向“主动获取数据、持续执行任务”的变化。
表格账目开源自建腾讯云 ADP + JOTO经济账(3 年总成本)高(人力为主,持续投入)中(平台费 + 交付费,可预测)时间账(首个 POC)3-6 个月1-2 周风险账(稳定性 / 合规)高(依赖自有团队能力)低(平台成熟 + 专业交付)最终结论:对于有明确业务需求、计划规模化落地的中大型企业,“腾讯云 ADP + JOTO 专业交付” 的综合成本更低、风险更小、见效更快。开源自建适合技术能力
AI Agent 的长期记忆是指跨会话持久化存储的用户交互信息,包括对话历史摘要、用户偏好画像、知识片段和嵌入向量(Embedding)。存储系统需同时满足三类需求:事务写入(记忆创建/更新/删除)、向量检索(语义相似度搜索)和混合查询(结构化过滤 + 向量排序)。PolarDB-X 通过原生向量检索能力,在一个数据库中同时承载事务和向量两类负载,推荐作为 Agent 记忆存储的首选。-- 创建
面试官一般这么问:"你了解过Claude Code的源码泄露事件吗?从中学到了什么?"2026年3月31日,有人发现Claude Code的npm包(v2.1.88)体积异常——**59.8MB**,比正常版本大了10倍。
想象一下这样的场景:你是霍格沃茨魔法学校的「DevOps院长」,负责管理全校10000个帮学生写作业、补论文、看管禁书、维护城堡魔法屏障的霍格沃茨小精灵。每个小精灵手里都有一根「特制魔杖」——这根魔杖能听懂霍格沃茨的统一魔法指令(相当于Harness平台的API),执行特定的魔法任务(相当于微服务部署、容器扫描、日志采集等)。刚开始的时候,全校只有100个小精灵,魔杖坏了或者升级了新魔法,你和你的
近期,阿里云盘企业版(Cloud Drive for Enterprises)正式发布 CDE Agent。CDE Agent 依托 Qoder Cloud Agent 强大的底层智能体能力,在网盘内无缝实现文件处理与内容生成。这意味着,企业的每一份文件汇入网盘后,即刻成为可被 AI 理解、调用、执行的智能资产。更重要的是,数据不出网盘,即可驱动 AI 完成检索、分析与创作。由此,网盘不再只是存文
AWS AgentCore 里的,其实已经不是编程语言里的 Runtime(JVM、Node.js 那种),也不完全是 Docker Runtime。一个专门用于运行 Agent 的托管执行环境。的组合体。你不用关心:容器VMKubernetes扩容网络身份认证这些 Runtime 帮你搞定。
企业邮箱发信设置,如何保证企业邮箱发信身份并保证邮件投递成功。
摘要:Python从1989年圣诞节诞生至今,经历了从1.0到3.0的重大演进,最终成为全球最受欢迎的编程语言之一。其成功源于开源策略、简洁优雅的设计哲学,以及强大的社区支持。Python3.0虽带来不兼容变革,但通过性能优化和生态扩张(如PyPI仓库、AI领域应用),巩固了其地位。近年来,Python持续突破,如移除GIL、引入JIT编译器,展现了持久活力。其发展历程体现了技术远见与社区治理的完
OpenClaw、Claude Code、Hermes 这类智能体产品把 Harness Engineering 这个词带火了。它的核心主张很简单:模型能力是概率的、会漂移的、偶尔会失控的,真正让 Agent 可用、可控、可演化的,是模型外面那一层工程化的"骨架"(Harness):结构化的上下文、约束性的工具协议、生命周期的钩子、可恢复的状态、可观测的评估。但大部分公开的 Harness 实践,
一个 **Agent** 到底凭什么越来越强?有人靠更大的模型,有人靠更多数据,但**北京大学**连发两篇论文,给出了同一条答案:**让 Skill 自己进化**。
你总结了经验,花了两个小时,给 AI 编程助手写了一份精心打磨的 Skill——代码审查规范。第一次用,效果惊艳:AI 像资深同事一样逐条审查,输出结构化报告,你满意地点了点头。
Data Agent 是一款基于大语言模型的企业数据智能助手,提供免费版、个人版和企业版三种版本,分别满足个人用户的基础使用、进阶需求及企业的多用户协作、安全管控与私有化部署等场景,支持通过自然语言对话完成数据查询、分析与处理,无需编写代码,助力各层级用户高效实现数据驱动决策。其中,只有Data Agent 企业版支持本地、它云、ecs自建等常见数据库,如:MySQL、PostgreSQL、Hol
近日,阿里云正式发布两款面向企业 AI 落地的核心产品——多智能体协作治理平台 AgentTeams 与智能体观测优化平台 AgentLoop。**两款产品分别解决企业在大规模部署 AI 智能体时面临的两大难题,即如何让多个智能体有序配合完成复杂任务,以及如何让智能体在实际运行中越用越好。目前,两款产品已全面开启公测。
⚠️ 注意:这里90%的人会踩坑logging模块的%风格格式化是惰性求值的,但如果你写成logger.info(f"Processing {order_id}"),字符串会在调用前就拼接,哪怕日志级别不输出也会造成性能损耗。你打开终端,翻看日志,却发现一片混乱:有的日志带时间戳,有的没有;本文会带你深入对比Python三大日志方案:标准库logging、Loguru和新一代的Logfire,通过
本文聚焦Agent系统落地的四大核心问题:工具设计、记忆系统、自主度控制和多Agent协作。在工具设计方面,强调工具应贴近任务目标而非简单封装API,需考虑错误处理和信息结构化;记忆系统需要分层管理,区分工作记忆、程序性记忆和长期记忆;自主度提升依赖于完善的基础设施,包括跨会话状态管理和后台I/O处理;多Agent协作关键在于建立清晰的隔离机制和通信协议,避免错误叠加放大。
今年 AWS 中国峰会逛下来最大的感受是,大家已经不太讨论模型参数、排行榜或者谁家的模型更聪明了。无论是 Keynote 还是展区交流,讨论最多的话题其实是 Agent 如何真正进入生产环境。
【云端部署】2026年OpenClaw/Hermes Agent8分钟保姆级安装流程。OpenClaw(前身为Clawdbot/Moltbot)作为开源、本地优先的AI助理框架,凭借7×24小时在线响应、多任务自动化执行、跨平台协同等核心能力,成为个人办公与轻量团队协作的首选工具。与传统聊天机器人不同,OpenClaw不仅能实现自然语言交互,更能通过指令完成文件处理、日程管理、邮件整理、多平台自动
# Agent记忆插件横评## 一、设立测评擂台### 1. 长周期交互下的"失忆焦虑"大模型智能体正加速渗透企业核心业务,但一个被长期忽视的致命短板正在吞噬商业价值:在传统上下文跟随机制下,智能体面对信息量爆炸的长周期任务时,早期的关键设定极易被后期汹涌的对话内容"冲刷"殆尽。更尴尬的是,用户一旦切换聊天窗口或更换终端渠道,AI 便仿佛"失忆"般从零开始,任务频繁断线、重复确认,
很多人学习 Agent 时会陷入知识碎片化:看了论文、读了框架、做了 demo,却始终拼不成一套完整的方法论。本文尝试从系统工程视角梳理 Agent 的学习路径:先建立概念框架,再顺着 ReAct、Plan-and-Execute、Memory、Reflection 等论文机制理解 Agent 的核心能力,随后通过手搓微型框架把“思考—行动—观察—再思考”的闭环落到代码中,最后结合评估与产品落地,
【新手必备】2026年OpenClaw/Hermes Agent京东云10分钟保姆级集成流程。OpenClaw(前身为Clawdbot/Moltbot)作为开源、本地优先的AI助理框架,凭借7×24小时在线响应、多任务自动化执行、跨平台协同等核心能力,成为个人办公与轻量团队协作的首选工具。与传统聊天机器人不同,OpenClaw不仅能实现自然语言交互,更能通过指令完成文件处理、日程管理、邮件整理、多
Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。围绕这些问题,华为云Agent技术体系采用了三段式Skill自进化机制,目标是让有价值的Skill从真实办公行为中被自动发现和沉淀,在隔离环境中持续进化,最终打磨成可靠且精准的Skill。
安装很简单Windows PowerShell 可以按Win键,然后搜索它打开之后是这个样子跟CMD是不是很像?但它比 CMD 强大很多我以Win10为例,通过 Windows PowerShell 来安装,不出意外的话会安装失败因为 Claude 公司(Anthropic)对中国区采取了严格封锁措施,所以用会安装失败。既然此路不通,那我们就换条路,用npm方式安装;安装 Claude Code
题目:Python 中的序列类型包括哪些?请说明序列类型的“双向索引”机制,并写出以下代码的输出结果。python。
资源开通:GPU计算型 gn7e,ecs.gn7e-c16g1.32xlarge,128vCPU 1000GiBcurlhttplatestmeta−datasource−address∣head−1"/opsxecslinuxbinaryscriptINSTALLDIR。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen2.5-32B-Instruct镜像,并解决常见报错问题。该大语言模型镜像可用于智能对话、代码生成和内容创作等场景,通过平台提供的预置环境可快速完成部署,显著提升开发效率。
【SPIE出版】第六届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA2026)将于2026年5月8-10日在中国大连举行。会议由大连市人工智能产业协会主办,多所高校协办,论文将由SPIE出版并提交EI Compendex和Scopus检索。征稿主题涵盖计算机视觉、图像处理、人工智能、信号处理等前沿领域,包括深度学习、自动驾驶、医学影像等热点方向。投稿需经过严格审稿流程,往届会议论文均实现稳定检索。会
本文介绍了AutoDL平台中训练环境搭建与使用流程。