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摘要： 大语言模型从根本上是无状态的。发送一条消息产生一个回复，每次新对话都是一块白板。 这事因为模型本身就是一个巨型函数：输入进去，token 出来，模型权重中没有任何持久化存储能在会话之间保留对话历史。 简单聊天机器人不在乎这一点。让它写一封求职信，写完就结束不需要连续性。 Agent 面对的情况截然不 阅读全文

摘要： 绝大多数 RAG 系统把检索当作不会出错的环节，无论拿到的文档是否真正切题，都会径直送入生成器。 "CRAG 提出了标准 RAG 从未追问的问题：如果检索器出错了，该怎么办？" "不加甄别地引入检索文档，无论其是否相关，都会主动误导生成器，让 RAG 的表现甚至不如不做检索。 CRAG 详解 CRA 阅读全文

摘要： 检索增强生成（RAG）的基础流程是用户查询转换为向量嵌入，从向量数据库中取回相似文档，再将这些文档作为上下文送入大语言模型（LLM）生成答案。 基础 RAG 的准确性受制于查询质量，查询模糊、表述不当，或者用户对问题的抽象层次把握不准，检索结果就会出偏差，LLM 拿到的上下文也跟着失真。垃圾输入，垃 阅读全文

摘要： 多数人对AI Agent的理解还停留在"聊天机器人的升级版"，这个思路在一段时间里这么理解其实也没什问题，比如问一个问题，拿到一个回答。但很快就能看出来单轮提示-响应的交互根本没有任何的意义，而真正有意义的跃迁发生在AI开始具备这些能力的时候：思考、规划、行动、观察、循环往复，这和我们处理复杂问题的 阅读全文

摘要： 现有的RAG系统，无论是基于文本的图方法还是基于版面分割的方法，在面对这类文档时往往失效。根源在于两点：结构与语义的脱节以及工作流程的僵化。 本文介绍的BookRAG或许能提供一个有用的视角。 两种传统方法及其局限 处理这类文档有两种主流范式。 第一种是文本优先方法，将所有内容扁平化为纯文本，主要依 阅读全文

摘要： 多智能体系统是 2026 年主流构建方式，Claude 的智能体团队功能、OpenAI 的 Swarm 框架、LangGraph 的编排层以及 CrewAI都指向同一个结论：复杂任务需要协调配合的专家，而非一个万能通才。 为什么单个智能体会失效 一个智能体包揽一切，就像一人创业公司——小规模时凑合， 阅读全文

摘要： 一旦模型能读完所有内容检索增强生成（RAG）就没有存在的必要了，开发者只需要把整个代码库或者多年的聊天记录塞进 prompt，让模型自行处理，所以AI行业花了好几年追逐更大的上下文窗口：4K → 32K → 128K → 1M tokens。 但是真正在生产环境里这么做的时候就出了问题,因为答案变差 阅读全文

摘要： 多数关于 LangGraph 和 Semantic Kernel 的比较文章已经过时。过去六个月里，两个框架分别进行了重大的更新，所以本文将梳理的是实际发生的变化、当前的代码形态，以及如何进行技术选型。 2026 年构建 Python AI Agent 的现实状况是：都足够成熟的可选框架有两个，多数 阅读全文

摘要： 传统统计方法在时间序列分析中既简洁又有力，但面对大规模时间序列集合时，扩展性往往不尽如人意。现实中的趋势变化往往微弱、带有噪声、数量也不止一个，靠肉眼判断既不可靠也不现实。一旦需要处理数十乃至数百条时间序列，人工识别就更不可行了。Figure 1: Identify the optimal numb 阅读全文

摘要： 多数开发者通过教程学Python，教程教的是语法——循环、类、字典。但有经验的Python工程师依赖一套完全不同的工具：惰性求值、描述符、动态类创建、函数式管道。 这些不是入门技巧，是架构层面的武器。 开始使用它们之后，项目体积缩小了，维护成本降低了，自动化也顺畅得多。以下是改变一切的七个技巧。 h 阅读全文