【API對(duì)比報(bào)告】 本文選用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三個(gè)大模型進(jìn)行試用，并呈現(xiàn)出全方位的數(shù)據(jù)對(duì)比,我們一起來探討下誰才是HR場(chǎng)景+AI提示詞生成大師

【AI驅(qū)動(dòng)】 本文選用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三個(gè)大模型對(duì)批量簡(jiǎn)歷篩選進(jìn)行測(cè)評(píng)，并呈現(xiàn)出全方位的數(shù)據(jù)對(duì)比，幫助您快速?zèng)Q策。

【日積月累】 APISIX-MCP結(jié)合AI模型上下文協(xié)議（MCP），提供標(biāo)準(zhǔn)化路徑，使傳統(tǒng)應(yīng)用能輕松接入AI大模型。通過APISIX-MCP，用戶可通過自然語言與APISIX網(wǎng)關(guān)交互，管理API資源和插件配置。這種方式降低了操作復(fù)雜度，提高自動(dòng)化程度，并確保配置準(zhǔn)確性。MCP協(xié)議為API智能管理開辟新可能，APISIX-MCP將持續(xù)優(yōu)化以提升運(yùn)維效率。

【AI驅(qū)動(dòng)】 AWS MCP 服務(wù)器套件通過 Model Context Protocol 實(shí)現(xiàn)大型語言模型與外部數(shù)據(jù)源的無縫集成。MCP 作為 AI 應(yīng)用程序與外部資源的橋梁，提供了多模塊化服務(wù)器，幫助開發(fā)人員訪問 AWS 文檔、知識(shí)庫等資源，簡(jiǎn)化管理和優(yōu)化項(xiàng)目開發(fā)流程。套件核心功能包括代碼生成、項(xiàng)目架構(gòu)優(yōu)化、成本分析以及圖像生成。安裝與配置簡(jiǎn)單，旨在提升開發(fā)效率，降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

【最新動(dòng)態(tài)】 MCP（模型上下文協(xié)議）是AI時(shí)代的“萬能適配器”，通過標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)描述及上下文感知機(jī)制，消除了工具間的協(xié)議鴻溝，支持運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)編排。它標(biāo)志著AI交互從人工編碼適配轉(zhuǎn)向機(jī)器自主協(xié)作，使AI應(yīng)用能自由調(diào)用跨領(lǐng)域服務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能編排。MCP如同人工智能領(lǐng)域的USB-C接口，構(gòu)建通用連接規(guī)范，推動(dòng)AI應(yīng)用從功能固化的程序進(jìn)化為自主智能體，助力認(rèn)知革命。

【AI驅(qū)動(dòng)】 本文通過64張圖深入解析了LLM Agents的核心技術(shù)和未來發(fā)展趨勢(shì)。文章首先介紹了LLM Agents與傳統(tǒng)LLM的區(qū)別，強(qiáng)調(diào)了LLM Agents需要記憶、工具和規(guī)劃等組件協(xié)同工作。接著探討了LLM Agents的記憶機(jī)制，包括短期記憶和長(zhǎng)期記憶，以及如何通過上下文窗口和外部數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)。文章還闡述了工具的使用，包括獲取數(shù)據(jù)和執(zhí)行操作，以及Toolformer和MCP等技術(shù)。在規(guī)劃方面，討論了推理、ReAct和Reflexion等技術(shù)，以及多Agent協(xié)作的框架和應(yīng)用。最后，文章總結(jié)了LLM Agents的構(gòu)建方式，并展望了其未來發(fā)展。

【AI驅(qū)動(dòng)】 本文深入探討了AI Agent與AI Workflow的區(qū)別和聯(lián)系。AI Agent是具有自主意識(shí)的智能實(shí)體，能夠感知環(huán)境、推理決策并采取行動(dòng)，強(qiáng)調(diào)自主學(xué)習(xí)和決策能力，適應(yīng)性強(qiáng)，適合處理不確定性和需靈活調(diào)整的場(chǎng)景。AI Workflow則是一系列預(yù)定義、有序的任務(wù)步驟組成的智能化生產(chǎn)線，強(qiáng)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和可預(yù)測(cè)性，適合處理結(jié)構(gòu)化、重復(fù)性任務(wù)。兩者各有優(yōu)勢(shì)，適用于不同場(chǎng)景，未來將不斷融合進(jìn)化，推動(dòng)AI技術(shù)的發(fā)展。

【AI驅(qū)動(dòng)】 文章介紹了Markdown與AI結(jié)合的效率優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)調(diào)Markdown作為輕量級(jí)標(biāo)記語言，因其簡(jiǎn)潔的語法和跨平臺(tái)的通用性，在AI時(shí)代顯得尤為重要。Markdown幫助AI理解文本結(jié)構(gòu)，適用于生成結(jié)構(gòu)化文檔、技術(shù)文檔和學(xué)習(xí)筆記。熟練使用Markdown可以提升工作效率，特別是在文檔協(xié)作、筆記管理和內(nèi)容創(chuàng)作中。通過這篇指南，讀者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在與AI大模型的協(xié)作中有效運(yùn)用這一工具。

【AI驅(qū)動(dòng)】 本文探討如何使用Playwright與DeepSeek使AI理解動(dòng)態(tài)網(wǎng)站頁面內(nèi)容并自動(dòng)定位元素。文章分析了動(dòng)態(tài)頁面挑戰(zhàn)及大語言模型的局限性，提出三種解決方案：人工描述頁面功能、抓取HTML源碼輸入、錄制用戶操作流并優(yōu)化。這些方法旨在提升自動(dòng)化測(cè)試效率與代碼質(zhì)量，適用于不同復(fù)雜程度的場(chǎng)景。未來技術(shù)進(jìn)步可能讓AI直接理解頁面。

【日積月累】 用deepseek三步做圖 1、用DS生成【html代碼格式的內(nèi)容】 2、將【html代碼格式的內(nèi)容】保存為后綴為 .html 的文件 3、用瀏覽器打開即可看到交互式餅狀圖

【日積月累】 最近逛了下Spring的官網(wǎng)，發(fā)現(xiàn)Spring AI已經(jīng)支持DeepSeek！今天和大家聊聊如何在Spring Boot項(xiàng)目制使用DeepSeek，還是非常方便的！

【日積月累】 #01系統(tǒng)整體工作流程 在進(jìn)入編碼部分之前，我們先對(duì)本文構(gòu)建的系統(tǒng)的主要組件有一個(gè)清晰的理解。 這個(gè)工作流程包含四個(gè) Agent，每個(gè) Agent 都有專門的技能。 首先，用戶的請(qǐng)求被提交到系統(tǒng)。 Agen...

【AI驅(qū)動(dòng)】 AI Agent，也叫智能體，正處于一個(gè)快速發(fā)展階段。隨著多個(gè)新框架的出現(xiàn)和該領(lǐng)域的新投資，現(xiàn)代人工智能代理正在克服不穩(wěn)定的起源，迅速取代 RAG 成為實(shí)施重點(diǎn)。那么，2024 年最終會(huì)成為自主人工智能系統(tǒng)接管我們寫電子郵件、預(yù)訂航班、處理...

【AI驅(qū)動(dòng)】 Agent 目前我見到的最多的翻譯是“智能體”，但是直譯是“代理”。 那 Agentic 又要翻譯成什么呢？我感覺“代理型”這樣的詞更合適。 所以為了不讓讀者混淆，我在本文直接用英文表示。 隨著 LLM 的發(fā)展，AI 的能...

【日積月累】 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，AI如何識(shí)別手寫文字已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。通過利用高級(jí)大模型技術(shù)，AI可以精準(zhǔn)地識(shí)別和解讀各種手寫內(nèi)容，無論是中文還是其他語言。本文探討了使用大模型和Spring AI框架在不同場(chǎng)景下進(jìn)行手寫文字識(shí)別的應(yīng)用方法，包括對(duì)模糊、斜放和潦草等復(fù)雜手寫情況的處理。了解這些技術(shù)將有助于提升應(yīng)用程序的性能和用戶體驗(yàn)。