最近高强度使用 AI 协助工作，让我不禁有些恍惚：距离传说中的超人类智能究竟还有多远？ 带着这份好奇，我重读了那段波澜壮阔的数学史，试着将人类的智力征途与当下顶尖 AI 的能力版图做了一次对照。

说句有点酸但也很真实的话：A2UI 这条路，我相信不少人（包括你、也包括我）早就在脑子里推演过了——“别让模型吐代码，吐个 UI 描述，然后客户端用自己的组件去画”。这不是多么玄的发明，甚至有点像常识

前言 Open-AutoGLM 是一个创新的开源项目，它将本地/服务器上的大语言模型与 Android 手机的自动化控制相结合，实现了基于自然语言指令的智能设备操作。通过结合 vLLM/SGlang

仓库地址: https://github.com/kaori-seasons/ai-edge-inference 引言 在上一篇文章中，我们整体介绍了StarryOS RK3588系统的架构设计理念和

原文链接地址 清晰的分层架构: Web 层、游戏核心层、事件层、国际化层分离 响应式编程: 全程使用 Reactor 实现非阻塞和事件流 事件驱动: 游戏逻辑与 UI 解耦，易于扩展 多智能体协作:

当 AI 能够理解业务、调用历史经验并参与决策时，企业是否可以不再那么“害怕”关键人员流失？从“专家即系统”，走向“专家参与系统构建”

引言：AI驱动UI的核心矛盾与技术选型 当AI需要生成交互式UI时，开发者面临两大核心矛盾：安全可控与跨平台兼容。传统方案中，AI生成HTML/JS存在XSS风险，而多端适配又需重复开发——A2UI（

仓库地址: https://github.com/kaori-seasons/ai-edge-inference 引言 在前面的文章中，我们探讨了MIPI-CSI摄像头驱动链的复杂实现。本文将深入分析

宝子们！做AI开发/前端的姐妹一定别错过这个技术热点——Google的A2UI！🥳 作为元数据驱动的天花板级实践，它直接颠覆了传统UI开发模式，让AI能自主生成交互界面！今天就从A2UI的核心逻辑讲起

一 先别急着造“自己的 Agent 平台” 这两年身边做平台的朋友，基本都踩过同一个坑。 上来就想做一整套“万能智能体平台”：沙箱、工具管理、工作流、知识库、观测，一口气全包。 结果半年过去，业务一个

当我们把各种内部系统、数据源、工具接入大语言模型时，往往会遇到一个尴尬的问题：每个团队、每套系统都有自己的一套“接入规范”。有的用 HTTP API，有的用消息队列，有的直接连数据库，最后一圈串下来，

🧠 一、接口兼容性并非“对接 API”，而是“对齐世界观” 在传统软件工程中，接口兼容性是个枯燥的词：函数签名一致、数据格式相符、调用路径没出错——搞定。 但在 AIGC 时代，接口对接不仅仅是 PO

你的AI助手有50+个工具但每次对话前就烧掉55000个令牌？就像带着全套工具箱去拧个螺丝一样浪费！Spring AI的工具搜索模式让AI按需发现工具，实现34-64%的令牌节省，告别工具选择困难症

一、为什么要研究「Token 计费」？ 大模型的使用，正在从“革命性体验” 变成“精准的账单项目”。 过去产品经理说：“咱们用户一问 AI，就秒回；” 现在架构师反问：“那一分钟花了几块钱？” 在 A

引言：选择适合的AI部署架构 在构建企业级AI应用时，我们面临一个关键决策：是直接部署大模型提供服务，还是构建包含知识检索的RAG系统？这两种方案各有适用场景，本文将深入探讨两种模式的技术实现、优缺点

Virtual Try-On 是一个结合 AI 与时尚的炫酷工具，它可以让我们通过 AI 模型将指定的服装试穿在照片中的人物身上。以下是对该技术的通俗解释

本文是对 [12 Factor Agents](https://github.com/humanlayer/12-factor-agents) 项目的深度解读与翻译总结，旨在帮助开发者理解并构建可靠、

🌍 一、前言：从“会点全栈”到“全栈AI工程师”的演化 时间回到 2015 年，**“全栈开发”**意味着： 而到了 2025 年，全栈的定义已经被AI搅了个天翻地覆： 这意味着一个现代全栈工程师不仅

本文从源码角度解析 Spring AI 对 MCP 协议的实现，系统梳理其架构设计、核心交互与运行机制，揭示 Spring 团队如何以协议化方式让模型具备安全、可扩展的执行与协作能力。