08 2026 档案
摘要：0 序 接续: [AI/Agent/架构] 企业级AI应用的架构设计（参考蓝图） - 博客园/数据知音 LLM Gateway 作为 企业级 AI Agent 总体架构-AI模型平台的核心组件，有不少优秀的开源项目可供选择。 本篇即对最为热门的几个相关开源项目进行探讨、对比。 本质上来说， Olla
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摘要：1 概述：AI Agent之记忆组件 定义 记忆组件 vs 知识库 推荐文献 [AI/Agent/Memory/RAG] 辨析：AI Agent 的记忆组件(Memory) vs 知识库系统(Knowledge) - 博客园/数据知音 Knowledge/知识库 : 知识库（企业知道什么） Memo
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摘要：0 序 接续:[AI/Agent/架构] 企业级AI应用的架构设计（参考蓝图） - 博客园/数据知音，谈谈本篇的主角——Context Engineering/上下文工程： 前置知识: [AI/Agent/提示词/上下文] Prompt 工程 - 博客园/数据知音 1 概述：上下文工程 1.1 定义
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摘要：0 序 梳理、总结此篇，以作为企业级AI Agent系统设计的理想蓝图、参考图纸。 理解了此篇，也就任意理解市面上的各类AI Agent项目的所处位置了。 AI Agent 的一般运行流程 交互接入层：接收用户 / 事件请求，鉴权、预处理 Agent 编排模块： Router 识别意图，加载【记忆层
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摘要：1 辨析: Knowledge vs. AI Agent's Memory 带着问题去阅读，更容易深刻理解二者的区别。 Memory 和 知识库的边界、交互方式？什么情况下，双方会形成交互？不少知识库底层的向量存储组件也会被用来作为语义存储的方案，怎么理解？ 前置知识 Data : 业务系统 + 数
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摘要：0 序 初体验 定位：基于 Spring Boot 3 + Langchain4j 构建，深度继承若依（RuoYi）企业级后台管理能力，提供多模型统一接入、本地化 RAG 知识库、MCP 工具调用、可视化工作流编排与多智能体协同的全栈开源 AI 应用开发平台。 LangChain4J https:/
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摘要：0 序 前置知识: [AI/LLM/Agent/工具调用] Function Calling（函数调用）：让大模型"动手干活"的【标准化工具调用机制】 - 博客园/数据知音 [AIGC/Agent] MCP := 模型上下文协议 := AI Agent应用与外部系统集成的标准协议 - 博客园/千千寰
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摘要：0 序 Function Calling 的定位： AI Agent 的四大组件（系统能力）： 规划、工具调用、记忆、反思；而 Function Calling 作为 【工具调用】能力最底层的标准化机制。 作为大模型 API 提供的一种"契约"——你定义工具，模型决定何时调用并输出结构化参数，你的代
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摘要：📖 RAGFlow 源码深度解读报告 项目: infiniflow/ragflow 版本: v0.27.0（detached HEAD @ tag v0.27.0） 分析日期: 2026-08-25 源码路径: H:\Github\ragflow 分析方法: Git Repo Reader 五维阅
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摘要：0 序 产品定位：作为 Model Context Protocol（MCP）的官方远程传输层、当下的主流规范/协议，以单一 HTTP 端点 + 可选 SSE 响应流取代了旧版 HTTP+SSE 双端点（双 API Endpoint）架构，为 AI Agent 与外部工具/资源之间提供可扩展、可中断
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摘要：1 概述 产品介绍 Copilot for Obsidian 是一款运行于 Obsidian 笔记软件内部的 AI 助手插件，由开发者 Logan Yang（@logancyang）创立，现归属 Brevilabs LLC 公司运营。其核心定位是 "Agents for your Obsidian
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摘要：0 序 接续: [知识管理/技术调研] Obsidian Copilot 插件：Obsidian 生态排名Top的 AI 助手——基于Markdown文件+LLM模型构建本地化【个人知识库】 - 博客园/数据知音 先上个 Obsidian Copilot 插件 + Codex-ACP + Codex
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摘要：1 AI 应用的数据传输方案 术语简释 SSE：Server‑Sent Events，HTTP 单向流式，服务端推、客户端不能发 [HTTP/JS/Python] SSE(Server Send Events) ：服务器 => 浏览器的消息推送解决方案 - 博客园/千千寰宇 WebSocket：标准
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摘要：0 序 前置知识： [AI应用] AI Agent Skill综述：告别Prompt炼丹，把AI的“经验”封装成可复用的工程资产 - 博客园/数据知音 本篇旨在：了解、梳理各个 AI Agent 终端（豆包Desktop、Codex、Clawhub、OpenClaw、...）的Skill在本地电脑的
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摘要：0 序 瓦尔纳有一个观点：知识杠杆是所有复利杠杆中的最强的一款。所以，构建企业或个人的知识库系统，显得尤为必要。 但视频文件，长期游离在各类知识库方案之外。 如何将视频文件转换成易于检索、利于理解的自然语言文本？这是核心难题。 先分享一下转换效果： 1 需求描述 相信有不少读者和笔者一样，在平时从B
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摘要：0 序 基本信息 调研对象：openclaw/clawhub 软件类型：开源（MIT）· AI Agent 技能/插件注册中心 官方链接： 官网：https://clawhub.ai GitHub：https://github.com/openclaw/clawhub 文档：https://docs
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摘要：0 序 撰写本篇的契机：如何将自己的 skill 公开到 公开的 skillhub 上？推荐用哪一个 skillhub？ 接续: [AI应用] AI Agent Skill 综述：告别Prompt炼丹，把AI的“经验”封装成可复用的工程资产 - 博客园/数据知音 先上最终效果，看看昨晚刚发布的2个s
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摘要：0 序 本篇系【RAG/知识库】系列的又一篇章——出于近期自媒体平台又甩出来一个词汇：LLM Wiki，为此了解了解。 核心结论： LLM Wiki：面向个人与小型团队的、LLM 驱动的编译型结构化知识库 / 个人知识库构建与管理范式（规约、方法论） LLM Wiki 作为一份规约、倡议和愿景，有不
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摘要：1 概述：LambdaMART 算法 定义 LambdaMART 是一种用于排序学习（Learning to Rank）的算法，广泛应用于搜索引擎、在线广告、推荐系统等领域。 它结合了 LambdaRank 和 MART（Multiple Additive Regression Tree）的优点，能
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摘要：0 序言 接续: [RAG] 技术调研：企业级知识库的主流解决方案、技术架构与组件选型（2026版） - 博客园/数据知音 1 RAG知识库方案的常见问题、工程实践 Q: 如何将RAG知识库的准确率从60%提升到85%? * Step1 【精准定位】问题环节 别盲目一来就调参，先要看清楚问题出现在哪
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摘要：1 概述：智能系统的评估方法 智能系统的性能度量 := 智能系统的评估指标 对于ML学习器/智能系统的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型（智能系统）泛化能力的评价标准，这就是性能度量/评估指标。 评估指标反映了任务需求，在对比不同模型（智能系统）的能力时，使用不同的指
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摘要：0 序 核心结论：可以直接基于RAGFlow + LLM + 重排序模型构建企业级AI客服、智能助手、Bot助手，也可将 RAGFlow 集成到各类 AI Agent / Workflow 应用程序（如：Dify、LangChain、Spring AI等）中，做进一步的增强。 欢迎评论、交流。 核心
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摘要：1 概述 产品介绍 RAGFlow 是一款领先的开源 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）引擎，由 InfiniFlow 团队开发维护。它将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力深度融合，为大语言模型（LLM）构建了一个高质量的上下文层。 作
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摘要：1 技术调研：企业级知识库的主流解决方案 企业级知识库在2026年已经形成清晰的范式：RAG（检索增强生成）是绝对主流底座，上层演进出"开源自建 / 商业SaaS / 私有化部署 / 协同办公嵌入"四条路线，底层技术栈则收敛为"解析→切分→嵌入→向量库→混合检索+Rerank→大模型生成"的标准流水
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摘要：0 序 接续: [AI Agent/应用] OpenAI Codex 概述 - 博客园/千千寰宇 在 Codex 0.90.0 及以后的版本， Codex 支持内置的计划模式了。 之前 Codex CLI 在增加 Skills 支持的时候，顺手也带了一个 create-plan 的试验性 Skill
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摘要：0 序 先看当前全球范围内的 AI Agent 趋势 [数据/AI] AI Agent产品趋势观察 - 博客园/数据知音 Hermes（开源产品，成熟度不如商业产品） > Codex（商业产品） > Claude Code > Cursor（不支持第三方模型） > Trae（国内Top1） > Op
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摘要：AI 大模型公司能力梯队划分 2026 全球大模型公司能力梯队划分 - 知识星球/AI破局之路 https://opencompass.org.cn/ (OpenCompass) https://swebench.com/ (SWE-Bench 侧重代码能力) 截止 2026.08 上旬 开源项目
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摘要：0 序 在把玩 OpenClaw 并启用外部 web 浏览器时，选项中有 brave search。索性玩转、了解一下。 Brave Search API 被设计为专为 AI Agent 优化的【Web内容检索】基础设施 先说最重要的结论：Brave Search API 现在已完全付费制，不再提供
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摘要：0 序 1、接续: [AI应用] AutoClaw(澳龙) : OpenClaw之智谱AI版——"喝杯咖啡的时间就搞定"的完全指南 - 博客园/千千寰宇，之前工作繁忙，没有时间慢慢倒腾 openclaw，最两天来试试。 2、从目前（2026.08）来看，开源社区最有前景的还得是: Hermes-Ag
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摘要：0 序 从概念、诞生背景、发展历程、Skill的创建与使用、相关工具/插件、精选技能等多角度，总结有关 Agent Skill，力争一篇博文对 Agent Skill 知识的一网打尽。 演进趋势：Agent Skill 在 Codex 等个别AI Agent应用中，被纳入到了 Plugin/Exte
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