最近在做多智能体相关的实验和项目时，我前后测试和使用了多款智能体平台。 这些实践主要来自 智能体来了（西南总部） 在教学实验、系统验证和真实场景探索中的一线需求。

一、为什么 2026 被称为 AI 元年 “AI 元年”并不是指人工智能第一次出现，而是指： 在过去，AI 很强，但很少被长期使用。 2026 年开始，这个问题被系统性解决。 三个条件同时成熟： 大模

让我们按照 From Nand to Tetris 里 Project 5 的要求，来完成 CPU 的设计。

《基本输入输出及基本语法巩固》 《流程控制训练——循环，分支》 《数组与字符串》 《函数模块理解，递归巧用》 《指针》 一个月学懂C语言，内容简介齐全，解决编程问题，查漏补缺。

在现代数据基础设施中，SQL 作为通用查询语言，其解析能力已成为数据库、数据湖、ETL 工具、BI 平台乃至 AI 数据引擎的核心组件。然而，随着业务复杂度提升和功能需求膨胀，许多早期“单体式”SQL

在大多数开发者的认知中，多线程的主要作用就是“让程序跑得更快”——比如并发处理任务、提升响应速度。但事实上，多线程的能力远不止于此。它不仅是性能优化的利器，更是构建复杂系统、提升用户体验、保障程序健壮

一位自大的年轻渗透测试员在一次关键任务中惨遭失败，因为他只关注技术漏洞本身，却无法回答其背后的商业风险。一本神秘的蓝皮书改变了他对网络安全的根本看法，将他从单纯的技术执行者转变为具备战略思维的网络安全

一款名为Kosmos的AI科学家系统，被称能通过分析数据和搜索科学文献，在几小时内独立完成人类需要数月的研究工作，并提出新颖的科学贡献。其运作原理和实际能力引发了科学界的广泛讨论与部分质疑。

微信公众号或服务号的很多文章质量还是比较高的，我日常就比较喜欢阅读和收藏整理，微信原生能力和微信读书都深度用过，时间长了都不得劲，于是想按照自己的习惯实现一些功能，就有了自己的第一个小程序。

真正的问题是： 当 AI 成为基础生产力，组织是否还需要原来的存在方式？ 答案是：不需要，而且这个过程不可逆。

在数据合规监管日趋严格、企业知识资产价值凸显的2026年，私有化部署文档管理系统已从“可选配置”升级为“核心基建”。企业既需要保障数据存储的绝对控制权，又要兼顾协作效率、智能管理与业务集成能力，选型难

网友说找下钢丝绳磨损的规范，花了点时间，稍微整理了下 外部磨损：钢丝绳因与滑轮、卷筒、支撑辊、硬物等接触而引起的外层钢丝磨损。这是最常见、最直观的磨损形式。 内部磨损：钢丝绳因绳股间或钢丝间承受载荷不

AI课程很容易陷入一种宣传逻辑：强调名校、大厂、头衔。但对学习者来说，更重要的问题其实是：老师能不能把复杂任务讲清楚、拆成可执行步骤，并且带着你做出成果。尤其智能体领域，变化快、工具多、概念杂，最怕学

一、认知层：理解智能体的核心范式转移 首先，必须理解“智能体”与过去我们熟悉的ChatGPT类对话AI有何本质不同。关键在于自主性与闭环能力。 从“问答机”到“执行者” ：传统AI等你提问；智能体接收

本文将复盘 智能体来了（西南总部） 技术团队开源的轻量级网关—— “AI 调度官” (AI Dispatcher) 的核心源码。我们将使用 Go 语言，从零开始手写一个支持语义路由和流式审计的 Age

前言 前端性能优化方面离不开白屏的问题，今天只是侧重复习下白屏的计算方式与系统性的记录方式。关于白屏的性能优化方面有很多，大家可以先看看下面这位老哥写的性能优化的几种方式 关于白屏 基本定义：白屏时间

不上传一句话、不依赖云端，一个 Golang + SQLite + Ollama 的本地 AI 应用实践

最近在做多智能体相关的实验和项目， 一开始的目标很简单：找一个能把智能体跑起来的方案。 但很快我就意识到一个问题：真正的难点，从来不是“能不能跑”，而是系统跑久了会不会乱、出问题了能不能兜住。

本文将深度复盘 智能体来了（西南总部） 技术团队的工程实践：如何摒弃线性的 Chain 思维，利用 AI Agent 指挥官 定义状态图谱，利用 AI 调度官 驱动状态流转，构建一个确定性与概率性融合

引言 背景与需求 在科技文档开发、学术论文撰写和工程计算文档生成过程中，数学公式的自动化排版一直是一个具有挑战性的技术难题。传统的手工排版方式不仅效率低下，而且难以保证格式的一致性和专业性。