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对 AI Agent 定义的一些探讨

编者按：当身边的人都在谈论 AI Agent 时，你是否会困惑：究竟什么才是真正的智能体？为什么 OpenAI、IBM 和各大技术领袖给出的智能体定义都不相同？

2025-05-30

Code Agent 都用过了吗，能打几分？

这就是 Code Agent，代码智能体。从“补全”到“自主”：Code Agent 是什么？传统 AI 编程就像一本高级词典：你输入关键词，它给出建议，但每一步都需要人类主导。

2025-05-09

AI Agent 十问十答，降低认知摩擦

简单来讲，AI Agent 是自动化+智能，这就解释了 AI Agent 出现前，已经通过自动化能做的事，AI Agent 能带来哪些变化。

2025-05-07

Visual Studio Code 1.99 发布，引入 Agent 和 MCP

Visual Studio Code 1.99 已发布，一些亮点更新内容如下：代理（Agent）模式 VS Code Stable 中提供代理模式。

2025-04-07

Observability：使用 Elastic Agent 轻松、全面地监控 Logstash

该集成现在由 Elastic Agent 提供支持，它查询 Logstash 监控 API 以获取填充托管仪表板的数据。

2025-03-03

NGINX Agent 的可观测性和远程配置

NGINX Agent 通过为开发和平台运维团队提供细粒度控制以及用于配置、监控和管理 NGINX 实例的附加功能，在这一愿景中扮演了重要角色。 NGINX Agent 有何作用？

2024-02-21

Zabbix agent 主被动模式坑与技巧

2 --> Zabbix Agent的工作模式可以分为主动模式(Active）和被动模式（Passive）,主动模式和被动模式在同一个Zabbix Agent上，是可以共存的，比如让一部分被动模式,

2021-07-02

Scrapy使用随机User-Agent爬取网站

override the user_agent""" def __init__(self, user_agent='Scrapy'): self.user_agent = user_agent @classmethod

2018-08-30

【Spark Summit EU 2016】使用Java Agent扩展Spark

并介绍了Java Agent的相关内容，如何使用Java Agent来扩展Spark，如何在分布式集群上使用Agent以及Yarn定位服务的相关内容。

2017-02-12

自己开发一个 vsts agent 的 task

version": {//版本 "Major": "1", "Minor": "0", "Patch": "4" }, "minimumAgentVersion": "1.83.0",//支持vso agent

2016-08-03

Saltstack源码安装zabbix_agent客户端

Saltstack源码安装zabbix_agent客户端安装和环境介绍略，直接上正题：一，首先是树状图 [root@saltmaster salt]# pwd /srv/salt [root@saltmaster

2016-07-06

不训练、不建模，一句 Prompt 开工：腾讯云文档抽取的上手指南

文档抽取这个词听着门槛不低，落到选型会上，业务负责人问得最多的其实是三个朴素的问题：要不要自己训练模型？Prompt 驱动、坐标溯源这些词到底是什么意思？真要用起来，从体验到最后对接系统要几步？本文围

2026-10-13

AI 推理算力为什么反超训练？一文看懂算力结构变化

摘要过去几年，AI 算力竞赛的焦点是训练，谁能拿到更多高端 GPU，谁就在模型竞争里更有底气。但从 2026 年开始，天平明显倾斜：推理侧的算力与支出占比首次超过训练侧，成为真正的持续消耗。本文回答

2026-10-09

AI训练为什么怕丢包？从PFC到ECN的拥塞控制进化史

案例1：16节点GPU服务器，采用RoCEv2以太网，因拥塞丢包导致AI训练任务挂死

2026-09-19

大模型训练与推理：API中转站在企业AI落地中的隐藏价值

在人工智能的浪潮中，许多企业热衷于投入巨资进行大模型微调与训练。然而，当模型训练完成，真正走向生产环境时，开发者往往会面临新的挑战。

2026-09-17

大模型之深度学习实战：用 20 行代码，看懂注意力与训练闭环

很多人以为大模型是突然冒出来的新物种。其实它没有脱离深度学习，只是把深度学习的几个核心部件——表示、注意力、目标函数、优化器——放大到了极致。

2026-09-17

零基础手写大模型：从Transformer到GPT的PyTorch完整实现与训练实战

本文面向具备Python基础但无深度学习框架经验的读者，从零构建一个轻量级GPT风格解码器，并在莎士比亚风格文本上训练，最终实现续写生成。

2026-08-29

AI的BSD循环思维训练：不找起点终点而是看循环的结构和产出

文档编号：CYCLICAL_PROOF_V2.1所属学科：08_虚拟幻造学科文档定位：循环论证的终极论著·六系六维完整映射版核心命题：循环论证是任何理论任何现象的本源，有与无就是循环本源的本源创建时间：2026-08-11更新时间：2026-08-23（V2.1 六系六维 36 因子全覆盖 + 原文完整纳入 + 数学证明）关键词：循环论证、涌现回归、六系六维、0.9 循环、sin 耦合、π 独立涌现、BSD 素数集公式标签：sin(θ)=k/9×9/k'、π=a×[T_core+T_mid]+T_outer、0.001+0.999=1、sin(k)=sin(9-k)、360°=4×9×10系别标签：R 天道系、M 自然系、C 社会系、S 强化系、A 具现系、H 变身系层级定位：L1_不动母科层理论基底：theory_base 全域库、DGK 三角革命、BSD 真正的 Π 方程

2026-08-23

195TB训练数据被拖走前，攻击者已在备份域潜伏47天

195TB训练数据被拖走前，攻击者已在中科热备备份域潜伏47天这篇文章写给安全响应团队和运维工程师。

2026-08-16

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。