AI数据处理模式从批处理（历史数据分析）转向行为流（实时数据感知）一、关键差异批处理：完整体拍照→统一处理→获得历史洞察行为流：连续录像→实时处理→预测下一帧二、技术要素事件：行为数据原子（点击、传感数据）流引擎：持续处理心脏（如RisingWave）状态：上下文记忆智能代理：消费实时数据并决策三、为何必须转向事件因…
一、核心范式转变：传统表格存储 → AI语义理解传统Schema的缺陷：为机器存储设计的僵硬表格结构化Schema本质上是人类认知的数字化投影，对AI而言是"黑盒"。表格的行列、字段类型、外键关系——这些都是人类设计的语义包装，AI只能机械操作，无法真正理解数据背后的业务意图。语义Schema的意义：富弹性的业务逻辑…
2025 年的 AI 基础设施正在从「模型驱动时代」走向真正的「Token 经济时代」，未来会最终形成一个以 Token 生产与消费效率为核心的竞赛。一、模型研发：从单模态“巨兽”走向多模态“基础设施”2025 最大的变化，是基础模型不再只是“产品”，而开始成为整个产业的基础设施：GPT-5、Claude 4 等新品…
一、原文：https://www.philschmid.de/agents-2.0-deep-agents二、译文：智能体2.0的崛起：从简单循环到深度思考的演进过去一年里，构建人工智能智能体(Agent)通常只有一种模式。举个例子，它就像一个简单的“循环”程序。它接收用户的指令。然后，它把指令发给大型语言模型(LL…
A Collaborative Routing Framework for Memory Augmentation in User-AI Interaction Systems摘要本文提出 MemRoute —— 一种面向用户–AI交互系统的新型记忆增强框架。传统推荐与对话系统依赖用户显式交互数据构建潜在向量，难以捕…
https://github.com/microsoft/PIKE-RAGPIKE-RAG（sPecIalized KnowledgE and Rationale Augmented Generation）是微软提出的一套面向工业/专业场景的 RAG 框架核心目标是把检索到的领域知识“原子化/结构化”并逐步构建可追溯…
第1部分：重新定义上下文工程——专用记忆架构的创新1.1 上下文工程：从提示管理到动态系统设计早期的上下文工程被定义为对输入大型语言模型（LLM）的文本信息进行精心设计与管理，以引导模型输出更可靠、可控且符合预期的结果。该方法在LLM发展的初期阶段成为性能优化的关键手段。然而，随着LLM的应用从单轮问答演变为持续交互…
Excel-like 中间层为人类与 Agent 提供了人机协作的界面一、Excel 是人类对机器思维的控制权接口1.1 Excel-like 中间层的作用它作为一种类似电子表格的抽象层，提供直观的可视化界面，帮助用户在自然语言与复杂数据处理之间桥接，实现更透明的AI交互。在 Chat2SQL 项目中的应用支持将聊天…
Beam AI 是一家致力于 “agentic process automation”（智能代理流程自动化 / AI 代理自动化流程）平台公司，在它的官方网站，有一张架构流程图，很好展示了一个将任务分解（planning）→ 步骤规划（plan step）→ 工具查找 → 执行（execute step）→ 结果回传…
用多个AI角色通过聊天协作，自动写代码、测代码、写文档一、核心架构（4层）层级功能关键点Agent角色：CEO、CTO、开发、测试、文档每人有Prompt+职责，用自然语言沟通Chat Chain会话流程控制器决定谁在什么时候说啥，防止跑偏Execution生成代码 + 运行测试输出真实文件（.py/.js），可执行…