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很多人一上来就打开 LangChain、Eino 之类的仓库，结果越看越懵。其实Agent 本身并不神秘，复杂的是工程实现。Agent = 会围绕目标，自己决定要不要用工具，并动手完成工作的 AI 助手。普通聊天机器人：主要「动嘴」——你问一句，它回一句。Agent：不但会说话，还会「动手」——需要时去查天气、算数、搜文档、调 API，再根据真实结果回答你。Agent 到底是什么（生活类比）LLM
ReAct 是 AI 从「聊天机器人」进化为「智能执行者」的核心技术，它通过「思考 - 行动 - 观察」的闭环，让 AI 具备了调用工具、解决复杂任务的能力。从实现上，古法手搓版适合理解原理，现代 Function Call 版适合生产落地。落地时建议从少量工具、单一场景切入，先跑通核心循环，再通过评测持续优化 Prompt、工具设计和参数，逐步扩展能力边界。
当MoveIt 2生成一条时间参数化的关节轨迹（通常为消息）后，它被发送至机器人底层的控制器。这里，我们进入了实时控制的核心领域。截至2026年，最先进的家庭服务机器人不再使用简单的PID控制，而是采用基于模型的控制（Model-Based Control）和阻抗控制（Impedance Control）的混合策略。阻抗控制之于抓取任务至关重要，因为它定义了末端执行器位置与接触力之间的动态关系。当
摘要： 本文介绍了Agent的核心原理与实现，重点围绕ReAct（Reasoning+Acting）框架展开，通过思考→选工具→执行→反馈的闭环完成多步任务。理论部分阐述了Agent与聊天机器人的区别，强调工具调用（如天气查询、计算器）和结果回灌的必要性，并解析了约束模型输出的方法（固定格式、Stop Sequence、正则解析）。实战部分展示了一个Mini-ReAct Agent的实现，包含工具
ReAct框架为高性能AI智能体的研发搭建了扎实的底层基础，它从根本上改变了大型语言模型的定位，让原本只能被动应答的静态知识库，升级为能够主动联动外部环境、落地执行任务的智能执行者。深入吃透ReAct的核心原理，正视它现阶段的短板与不足，也是我们研发通用型人工智能，迈向更高智能化阶段的关键一步。
大家好，我是一名正在学习大模型应用开发的研究生。最近跟着导师做了一个扫地机器人智能问答Agent的项目，用的是ReAct+RAG的技术方案。说实话，一开始我是懵的——什么ReAct、什么RAG、什么LangChain，听着都很高大上，但真的上手的时候，连环境都搭了半天。现在项目终于跑通了，我想着把整个过程整理成一篇博客，一方面是给自己做个总结，另一方面也希望能帮到和我一样刚入门的同学。毕竟我踩过的
本文基于原生 Python 从零实现一套遵循 ReAct 范式的轻量化可观测智能客服 Agent，彻底解决传统问答机器人 “黑盒不可调试、功能单一、会话无法自动归档” 三大痛点。项目采用分层模块化低耦合架构，代码易读、易拓展、易部署，无需重型 AI 框架依赖，兼顾入门学习与小型业务原型落地需求。核心创新点在于独立的全链路决策日志观测模块，将 AI 每一步思考、工具调用行为完整可视化，降低 Agen
Spring Ant 是一个基于 Spring Boot + React (Ant Design Pro) 的后台管理系统开源项目。提供核心功能，包括：JWT 认证、基于角色的访问控制、统一异常处理、Loading 状态管理等。
OpenStock是一款开源的免费股票市场数据平台，为普通用户、学生及专业人士提供市场数据展示、监控和分析功能。主要特点包括：股票热力图直观展示市场表现、头条新闻收集重要公告与行业动态、个股看板提供K线图和技术分析。该平台采用Next.js 15、React 19、TypeScript和Tailwind CSS等现代Web技术构建，界面美观且支持暗色主题。用户可自行部署使用，无需付费即可获取全面的
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
泛微ECODE实现流程界面增加组件WeaSlideModal同时通过API获取建模预设流程节点数据
我做了一个更适合二开的 React Admin 开源模板：React Admin Plus
有次偷懒共用DC-DC模块，结果485通信时ADC读数乱跳，后来老老实实上了金升阳的隔离电源模块才算稳。这套方案BOM成本压到60以内，比进口方案香多了。注意那个0.2的修正值，是拿万用表实测的线损电压。这种免电位器校准真香，省了开盖调试的麻烦。渐变输出这个骚操作是现场调试时学的——某次DAC突变把PLC干重启了，现在加了个软缓冲。国产24位ADC精度0.01度，国产12位DAC千分之一线性价格便
dber —— 一款基于实体连接图的数据库设计工具。支持可视化数据库结构设计，拖拽生成模型引用关系和一键导出 SQL 语句。
【代码】前端fetch接收text/event-stream流式数据。
首次将GUI Agent模型与完整配套基建同步开放，支持手搓党一键部署！这就是阶跃星辰刚刚开源的**GELab-Zero**。其中4B版本的GUI Agent模型在手机端、电脑端等多个GUI榜单上全面刷新同尺寸模型性能纪录，取得SOTA成绩。
大家好，我是 CUGGZ。为什么要阅读源码？阅读优秀的代码的目的是让我们能够写出优秀的代码，更好的理解框架的工作方式。下面就来分享 5 个 Vue 源码解析开源项目、5 个 React 源码解析开源项目！Vue3 源码系列Vue 中文社区提供的 Vue3 源码解析系列文章。在线阅读：https://vue3js.cn/start/Vue3 源码解释Vue3源码解释，提供了详细的测试用例和流程图。在
没有什么花哨！聊天机器人本身就是一个代理。收集用户的查询，对其进行操作，最后发送响应都由我们的代理处理。超过 20 万开发人员使用 LogRocket 来创造更好的数字体验 了解更多 →让我们创建我们的聊天机器人；例如，咖啡店的机器人怎么样？猜测我的咖啡店灵感没有奖品。这就是控制台现在的样子：现在，屏幕上出现了更多的行话—— 意图。控制台说，“意图是用户查询和您的软件实现的操作之间的映射”。那么这
以前你让 AI “优化一下这段代码”，它可能无从下手。但如果你把这份 Skill 喂给它，它就会瞬间变身 Vercel 的资深工程师，因为它心里装了 40 多条经过实战检验的铁律。虽然代码看起来稍微长了一点，但对于机器来说，性能提升是实打实的。现在的 Next.js 虽然有自动优化，但这种意识必须刻在 AI 的“脑子”里。把自己团队这 10 年来积累的 React 和 Next.js 开发经验，整
提示词是指引导大语言模型生成特定输出的文本片段。有效的提示词能够帮助模型理解上下文，从而生成更准确、符合预期的内容。随着应用场景的多样化，提示词的设计也变得愈发重要。
人类智能的核心特质之一，在于将目标导向的行动与内在语言推理（即"内心独白"）无缝融合（Alderson-Day & Fernyhough, 2015）。这种融合并非简单叠加，而是形成了相互赋能的闭环：语言推理为行动提供策略指引，如烹饪时思考"食材已备齐，下一步需煮沸水"；行动则为推理补充实时信息，如翻查冰箱后明确"可做番茄炒蛋"（Vygotsky, 1987；Luria, 1965）。这种协同机制
Base64格式的数据和图片互相转换
