什么在限制空间智能落地？ 从自动驾驶到具身智能，行业对此的共识是：数据。 因为数据不够，模型泛化能力就弱，只能靠硬件来凑。 这在机器人身上体现得尤为明显。

从零实现一个可运行的AI Agent：用Python接入DeepSeek，实现流式对话、真实天气工具、Tool Calling与首个Agent Loop，带你迈出从ChatBot到Agent的关键一步

OpenClaw Windows 完整安装与本地模型配置教程（实战版） 说实话这玩意火了有一段时间了但是虽然作为从业者，我至今还没用过，今天就边安装边记录出一篇记录文档吧吗，这里仅仅只会记录我安装的出

\前面学习了 什么是Agent？ 以及其最基础的 Function Calling。那么，今天就简单写一个例子。 需求背景 我们经常在 12306 购买火车票，那么我们其实可以自己用 Agent订票

Claude Code等Code LLM在电商数仓的全链路集成实践中，界定数据确权人机边界，提出解耦架构范式；以数据确权、规范IO为框架，结合得物实战解析集成方案与场景，并给出大模型幻觉及合规风险管控

很多人一开始做聊天机器人、RAG 助手或者 Agent，都会把 Memory 理解成一件很朴素的事：把用户和模型的对话一条条存起来，下次继续带上就行。 这个理解不算错，但只对了一半。 真正到了工程落地

最近亲测完成了 OpenClaw 的部署，把全程步骤整理出来分享给大家，适配中国大陆网络环境，还会教大家配置英伟达免费的 AI 模型（包含 kimi-k2.5），所有代码直接复制就能用，跟着步骤走全程

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

最近在折腾一套本地 AI 工作流（数字员工 / MCP / Agent 自动化），从一开始盲目追大模型，到最后收敛到合理方案，中间踩了不少坑，本篇记录分享，各位注意规避。 一、第一坑：以为有 32B，

OpenClaw Windows 完整卸载 作者：吴佳浩 撰稿时间：2026-3-19 目录 卸载前须知 整体卸载流程概览 Step 1：停止并移除 Gateway 服务 Step 2：卸载 Open

AI 正在从能力变成基础设施。而本地 AI，可能会成为下一代开发环境的一部分。我们基于开源架构自主研发一套本地大模型部署与智能体管理平台，并把它开源了。

* 实战环节：用OpenClaw创建一个新技能——"中医方剂卡片生成" * 原理拆解：分析OpenClaw到底戳中了用户的哪些爽点

n8n是一个强大的工作流自动化工具，允许用户通过可视化方式连接不同的应用程序和服务。它将AI功能与业务流程自动化相结合，它可以帮助开发者和非技术人员创建复杂的工作流，实现数据在不同系统间的自动传输和处

很多人在刚接触 RAG 时，注意力都会集中在向量数据库、Embedding 模型和相似度检索上。这当然没错，因为这些组件直接决定了“问的时候能不能找到资料”。 但如果你真的开始做一个能落地的知识库系统

LLM 知识有截止日期、无法执行操作——这是它的两大硬伤。Tools 让 AI 学会"打电话"调用外部 API，Function Calling 让模型输出结构化指令，RAG 则为 AI 接上"私

业内对 Agent 的抽象已经存在三年了，虽然搭建一个基础 agent 抽象并不难，但要让这个抽象足够灵活以支撑生产环境，却并非易事。

Claude Code Agent Skills 入门指南（上）：原理与规范 —— 让 AI Agent 拥有"肌肉记忆"的可扩展能力 摘要 引言 问题：上下文窗口的困境 你想让 Agent 拥有多种

Kimi 注意力残差（Attention Residuals）技术深度解读 作者：吴佳浩 撰稿时间：2026-3-17 最后更新：2026-3-18 我只想说老马可太忙了每天都被惊动。。。。，中国AI

利用 Hologres 作为统一的实时数据基础设施，结合开源框架 Mem0 的自动化能力，为企业级 LLM 应用构建一个高性能、低成本、高可用的长记忆引擎。