1 月 26 日深夜，阿里千问旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking 正式上线。 该模型在科学知识（GPQA Diamond）、数学推理（IMO-AnswerBench）、代码编程（Liv

在基于大模型的AI应用设计上，存在着两种不同的模式：智能体(Agents)和工作流(WorkFlows)。业界把智能体和工作流以及它们的混合体统称为Agentic AI。设计Agentic AI系统的

本文将深入剖析生成式 UI 的基本概念、技术特征与渲染原理，并结合我们 OpenTiny 产品的落地实践，探索生成式 UI 在推动企业应用智能化的巨大潜力。

这只是 LangChain 世界里的“Hello World”。一旦你习惯了 `模型 → 模板 → 解析器 → 链` 这个模式，后面学 RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）都会非常顺畅。

效率神器！教你如何用 Gemini 将课本图片一键转为精美 PPT 你是否还在为手动敲课件、画图表而头疼？其实，利用 Gemini 强大的视觉识别和 HTML 生成能力

2025年11月18日，谷歌公司推出了他们最新版本的大模型——Gemini3.0 pro。最近小灰也体验了一下Gemini3.0 pro，对于这个当今公认最强的AI模型，我的心中唯有震撼。

豆包手机的“AI 自动操作”并不是魔法，而是它悄悄站到了普通应用无法触及的系统底层：能看到你看不到的画面、点到你点不到的位置，还能在你玩手机时在另一块隐形屏幕上悄悄完成整套流程。它并不是变聪明...

2025年以来，我们正站在人工智能应用演进的一个关键节点上，从预测式AI（分析模式、进行分类）到生成式AI（创造文本、代码、图像），我们如今正迈向第三个阶段：AI Agent。

OpenClaw保姆级安装教程，通过实际的安装步骤进行一步步的实践得到的经验，分享给大家。可以跟着搭建属于自己的OpenClaw；后续实际使用有空了再分享给搭建

目录 RAG 概念与原理 1.1 什么是 RAG 1.2 RAG 工作原理 1.3 传统 RAG vs Agentic RAG 1.4 为什么需要 RAG Agno 中的 RAG 架构 2.1 核心组

前言 OpenClaw是一款功能强大的终端式AI助手，支持多模型适配、多渠道接入，可本地部署也支持云端一键安装。 官方官网：https://openclaw.ai/ GitHub仓库：https://

腾讯砸了 10 个亿，把最先进的混元大模型塞进微信群，结果大家玩得最开心的，依然是十年前 QQ 机器人那一套。

最近 OpenClaw 很火，然而，很多人安装以后不知道能拿来干什么，根本发挥不出 OpenClaw 的巨大价值。 最近，GitHub 上出现了一个叫 awesome-openclaw-usecase

面对上述挑战，阿里云 DataWorks 推出开源湖仓智能平台，通过多模态数据统一治理、AI全链路血缘追踪和一体化开发能力，实现从数据入湖到模型推理的端到端提效。

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这篇指南基于实际项目经验，总结出一套系统化的Prompt设计方法论——让AI像调用API一样可预期。让我们跟随Gopher的脚步，一起探索精准AI对话的世界吧！

Embedding 与向量数据库：语义理解的基础设施 导语 大模型很强，但它有一个致命弱点：记忆有限。你公司的内部文档、产品手册、客户历史记录——这些数据模型统统不知道。怎么让模型在海量私有数据中快速

Cursor 等 AI IDE 在 2025 年快速普及，显著降低了写代码的成本，却没有自动降低对齐规范、验证质量、跨人协作的系统成本，导致进入一种高波动的对话式编程陷阱。

基于 Vue3 + Express + Langchain 的全栈开发智能客服系统，文档处理（loader）、向量存储（vectorStore）与语义搜索（similaritySearch）等功能