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#挑战每日一条沸点# 2025 AI Agents 发展方向：
自主检索增强生成 (Agentic RAG)
基于推理的，用于实时数据检索和生成的AI智能体工作流。
Agentic RAG的应用不局限于单一场景，同样也被应用于医疗保健领域。
举例：Perplexity, Harvey AI 和 Glean AI
语音智能体 (Voice Agents)
能够通过自然口语与用户互动的智能代理，利用广泛的文本转语音（TTS）和语音转文本（STTS）的嵌入和检索技术。
举例：ElevenLabs, Cognigy, Vapi 和 Deepgram
AI智能体协议 (AI Agent Protocols)
简化多智能体之间的通信，支持不同框架下构建的智能体之间的交流。
举例：Accenture，A2A, ACP, SLIM等
计算机使用智能体 (CUA - Computer Using Agents)
能像人类一样与计算机交互的AI智能体，可利用浏览器、命令行界面（CLI）甚至鼠标光标等工具。
举例：OpenAI的Operator, Claude的Computer Use, H-Company的Runner H以及Manus AI
编程智能体 (Coding Agents)
借助巧妙的工具使用和基于大语言模型（LLM）的代码生成，使构建和调试应用程序的速度提高10倍的多智能体。
举例：Windsurf, Cursor 和 GitHub Copilot
（图片来自：rakeshgohel01）
自主检索增强生成 (Agentic RAG)基于推理的，用于实时数据检索和生成的AI智能体工作流。
Agentic RAG的应用不局限于单一场景，同样也被应用于医疗保健领域。
举例：Perplexity, Harvey AI 和 Glean AI
语音智能体 (Voice Agents)能够通过自然口语与用户互动的智能代理，利用广泛的文本转语音（TTS）和语音转文本（STTS）的嵌入和检索技术。
举例：ElevenLabs, Cognigy, Vapi 和 Deepgram
AI智能体协议 (AI Agent Protocols)简化多智能体之间的通信，支持不同框架下构建的智能体之间的交流。
举例：Accenture，A2A, ACP, SLIM等
计算机使用智能体 (CUA - Computer Using Agents)能像人类一样与计算机交互的AI智能体，可利用浏览器、命令行界面（CLI）甚至鼠标光标等工具。
举例：OpenAI的Operator, Claude的Computer Use, H-Company的Runner H以及Manus AI
编程智能体 (Coding Agents)借助巧妙的工具使用和基于大语言模型（LLM）的代码生成，使构建和调试应用程序的速度提高10倍的多智能体。
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#每天一个知识点# 想在交易里把风控玩明白，你就绕不开ATR这个指标。它全称“平均真实波幅”，说白了就是一件专门测量市场“脾气”的游标卡尺，告诉你当前价格波动的烈度是多大，但它不预测方向。它真正的含金量在于，它不止看当天最高最低价的简单差值，而是把最棘手的“跳空缺口”也算了进去，通过（当日高低差、|当日最高价-昨日收盘价|、|当日最低价-昨日收盘价|）这三者取最大值，得到一个更诚实的“真实波幅TR”，这就让它的测量精度碾压了其他只看日内振幅的指标。然后，通过一个通常为14周期的平滑移动平均，就得到了最终的ATR数值。这个数值就是你进行动态风险管理的“黄金数据”——比如，你刚在100块进场，ATR是2块，那你就可以把止损设在 100 - 2 * ATR = 96 元，这个止损位不是凭感觉猜的，而是市场用真金白银跑出来的数据给你的科学建议。市场波动大（ATR高），止损就自动放宽，免得被轻易“洗出去”；市场变温顺（ATR低），止损就收窄保护利润。这一下，就把交易中最头疼的止损和仓位管理问题，从一门玄学，变成了一道有理有据的数学题。
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