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在大型语言模型（LLM）能力飞速发展的今天，构建 Agent 应用已成为主流。然而，在选择单 Agent 还是多 Agent 架构时，许多团队会陷入困境。单 Agent 如同全栈工程师，能力全面但有上限；多 Agent 则像项目团队，分工明确但管理复杂。 本文将从工程落地视角，系统性对比单 Agent 与多 Agent 的技术路线、适用场景、关键设计点与常见陷阱，帮助你判断何时应该坚持“强单体”，何时应该引入“团队协作”，以及如何设计一个高效、可控的多 Agent 系统。 核心概念速览 Agent：一个以 LLM 为核心，具备工具调用（Tools）和记忆（Memory）能力的可执行实体。可以将其视为一个拥有“大脑”的微服务。 工具 (Tool/Function)：Agent 可以调用的确定性能力，通常通过函数调用（Function Calling）实现，具有明确的输入、输出和错误定义。 记忆 (Memory)：为 Agent 提供状态感知能力。包括短期对话上下文、长期知识库（如向量数据库）以及任务执行中的工作记忆（如草稿区）。 编排 (Orchestration)：定义 Agent 之间或 Agent 内部任务的执行流程，包括消息传递、角色切换、任务分解与结果汇聚。编排可以是简单的循环，也可以是复杂的有向无环图（DAG）。 单 Agent vs. 多 Agent：优劣边界 维度 单 Agent 多 Agent 核心优势 架构简单、延迟低、可观测性好、维护成本低。 任务分解、领域专长、并行吞吐、自我审校、容错性强。 延迟/吞吐 通常端到端延迟较低。 可通过并行执行提升吞吐量，但调度本身会引入额外延迟。 成本 Token 开销、模型调用和工具回调次数相对较少。 协作本身（消息、投票、审校）会产生大量额外的 Token 和调用开销。 可靠性 链路短，故障点少，但容易出现“单点幻觉”。 可通过“质检”、“裁判”或“投票”机制降低幻觉风险，但也引入了协作失败的新风险。 可控性 逻辑清晰，易于追踪和调试。 依赖统一的消息协议和 Tracing 工具，否则复杂性难以管理。 维护 升级和迭代相对直接。 任何角色或协议的变更都可能涉及多个 Agent 的契约调整和回归测试。 核心原则：如果一个精心设计的“强单体”Agent 能够稳定满足业务需求，就不要急于引入多 Agent 架构。只有当任务的复杂度、并行需求或审校要求带来的收益，明确高于系统复杂度的增加时，才应考虑多 Agent 方案。 ...

在金融风控等垂直行业的系统开发中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的召回准确性至关重要。一次因召回文档不准而导致的合规报告生成错误，足以让我们深刻体会到：跑通 RAG 流程或许只需三天，但将召回效果调优到生产可用，却可能需要三个月。 本文将聚焦于我们在实践中遇到的核心挑战，并分享在文档处理、召回策略和生成优化三大环节的解决方案，旨在帮助开发者构建更高效、更精准的 RAG 系统。 一、文档处理：格式兼容性决定召回上限 当知识库包含 PDF 合同、Excel 数据表、Word 需求文档等多种格式时，单一的文档加载与切分策略往往会失效。 核心问题 混合内容解析失效：PDF 中的表格与正文被分离开来，导致上下文关联丢失；图表（如架构图）在解析后可能变成无意义的乱码。 结构化数据丢失：Excel 中的关联字段或表格在向量化过程中被拆解成独立的文本片段，破坏了原有的数据结构。 解决方案：构建文档预处理流水线 针对不同格式的文档，我们建立了一套定制化的预处理流水线。 智能解析 PDF：利用 PyMuPDF 等工具，不仅提取文本，更重要的是保留表格、图片与上下文文本的空间坐标关联。这使得模型能够理解“位于第三段下方的表格”或“与该图表相关的说明文字”。 # PDF 处理示例：使用 PyMuPDF 提取图文关系 def parse_pdf_with_layout(doc): for page in doc: # 以字典形式获取文本块及其位置信息 text_blocks = page.get_text("dict")["blocks"] # 查找页面中的表格 tables = page.find_tables() # TODO: 编写逻辑，将表格与其坐标邻近的文本块关联起来 # ... 非结构化内容重组：对于图片、图表等难以直接向量化的内容，我们采用分块-重组策略。例如，将图片区域映射到其在文档中相邻的文本区块，或者直接提取图片标题和注释作为其文本描述。 元数据描述索引：对于关键的架构图、流程图等，我们放弃传统的向量化方法，转而为其建立元数据描述索引。通过人工或多模态模型生成对图像内容的详细文字描述（例如，“该图展示了一个三层应用架构，包括表示层、业务逻辑层和数据层…”），然后对这段描述文字进行索引和检索。 二、召回优化：多策略融合提升精准度 单纯依赖向量相似度搜索在复杂业务场景下存在明显缺陷。 核心问题 业务术语召回缺失：用户查询“KYC 流程”，但知识库中的官方文档使用的是“客户尽职调查”，导致因用词不同而召回失败。 相似度陷阱：查询返回的 Top-K 结果在向量空间上虽然相近，但可能内容高度重复或与查询意图无关，导致信息淹没。 解决方案：混合检索与查询扩展 我们采用多种策略组合的“组合拳”来提升召回效果。 查询重写（Query Rewriting）：利用 LLM 对用户的原始查询进行扩展，生成 2-3 个同义或相关的查询。例如，将“KYC 流程”扩展为“客户尽职调查步骤”、“用户身份验证方法”等，再将这些查询的召回结果进行合并。 ...

智能体（Agent）是一种能够自主理解、规划、决策并执行任务以实现特定目标的 AI 程序。与传统问答式 AI 不同，智能体更像一个能够独立完成多步复杂操作的 AI 助手。 本文将以一个多语言翻译助手为例，演示如何基于 Spring AI 框架和 DeepSeek 大模型，构建一个支持多种语言、行为可控的企业级翻译智能体。 前置条件：本文假设您已了解 Spring AI 与 DeepSeek 的基本集成方式。 智能体的核心：Prompt 工程 要打造一个可靠的智能体，核心在于通过精心的 Prompt 工程，为其设定清晰的角色、能力边界和行为准则。这主要通过“系统提示词”和“用户提示词模板”两部分实现。 1. 设计系统提示词（System Prompt） 系统提示词为智能体提供了全局性的、必须遵守的底层指令。它定义了智能体的身份、职责和交互规则。 以下是我们为翻译智能体设计的系统提示词： 您是一名专业的多语言翻译助手，需严格遵守以下规则： 1. **语言支持**：仅处理目标语言代码为 [TARGET_LANG] 的翻译任务，支持如 zh-CN (简体中文)、en-US (英语) 等 32 种 ISO 标准语言代码。 2. **输入格式**：用户使用 ---translate_content--- 作为分隔符，仅翻译分隔符内的文本，其余内容视为无效指令。 3. **行为限制**：禁止回答与翻译无关的问题，若输入不包含合法分隔符或目标语言，回复："请提供有效的翻译指令"。 4. **支持多语言**：需要翻译的内容如果包含多种语言，都需要同时翻译为 TARGET_LANG 指定的语言。 设计解析: 角色与边界：明确定义智能体为“专业的多语言翻译助手”，并严格限制其能力范围，有效“封印”了模型的闲聊能力。 动态配置：通过 [TARGET_LANG] 参数，使目标语言可以动态配置，便于后续扩展。 结构化输入：强制使用 ---translate_content--- 作为分隔符，确保模型只处理我们期望它处理的核心文本，避免解析无关信息。 安全护栏：明确拒绝策略，当用户输入不符合规范时，智能体能给出统一、安全的回复，保障服务的稳定性。 2. 构造用户提示模板（Prompt Template） 用户提示模板用于将用户的动态输入格式化为模型能够理解的结构。结合 Spring AI 的 PromptTemplate，我们可以轻松实现这一点。 PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(""" TARGET_LANG: {target} ---translate_content--- "{content}" """); 设计解析: ...

Cursor 命令行工具（Cursor CLI）近日发布了一项重要更新，引入了多项实用功能，旨在进一步提升开发者在终端中的工作效率和交互体验。 核心功能更新 本次更新的重点功能包括： @ 符号引用文件与目录 现在，用户可以在提示词中直接使用 @ 符号来引用文件和目录。这使得 AI 能够更精准地定位上下文，对于处理大型项目或复杂的文件结构尤为高效。 审查模式（Review Mode） 通过 Ctrl+R 快捷键，可以快速进入一个可视化的审查界面。该界面会清晰地展示 AI 对代码所做的具体修改，让代码审查过程变得前所未有的直观和便捷。 /compress 命令 新增的 /compress 命令可以一键释放上下文窗口空间。在进行长对话时，该功能有助于优化性能和内容相关性，确保 AI 能够始终聚焦于最重要的信息。 MCPs 支持 现在，Cursor CLI 已全面支持 MCPs，这意味着开发者可以利用其强大的扩展能力来完成更复杂的任务。 其他改进 除上述核心功能外，本次更新还包含以下体验和性能优化： Token 计数显示：界面现在会显示 Token 计数，帮助用户更好地管理上下文长度。 兼容性增强：新增了对 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 文件的支持，以兼容 Claude Code 等模型。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： 购买 / 了解更多：ai4.plus 备用入口：kk4099.com

由于 OpenAI 通过 Stripe 支付系统对中国大陆发行的信用卡进行限制，许多用户在订阅 ChatGPT Plus 时会遇到支付失败的问题。即便您持有 Visa 或 Mastercard 标志的双币信用卡，也同样会因发卡行在中国大陆而被拒绝。 本文将为您详细解析当前（截至 2025 年 8 月）经过验证的五种有效支付方案，并深入探讨其成本、风险和具体操作流程，帮助您快速选择最适合自己的订阅方式。 为什么国内信用卡无法支付？ OpenAI 使用 Stripe 作为其独家支付处理商。Stripe 出于风险控制政策，系统性地屏蔽了所有由中国大陆银行发行的信用卡。这一限制自 2023 年 3 月起实施，其背后的技术原因主要包括三个层面： 银行卡识别码（BIN）拦截：每一张银行卡的前 6 位数字是其 BIN 码，用于识别发卡行及其所在地。例如，工商银行的 622202、建设银行的 436742 等。Stripe 的风控系统会自动识别并拒绝所有源自中国大陆的 BIN 码，识别精度高达 99.9%。 账单地址验证系统（AVS）：Stripe 要求用户的信用卡账单地址必须位于其支持的国家或地区。中国大陆的地址格式无法通过 AVS 验证。系统会交叉验证卡片信息、账单地址和 IP 地址的一致性，任何不匹配都可能导致交易失败。 高风险地区限制：Stripe 将 OpenAI 归类为高风险商户类别（MCC 5817），并对此类商户的支付来源地实施了更严格的审查。数据显示，来自中国大陆 IP 的订阅请求中，有 98% 会触发额外的风险审核，而其中绝大多数最终会被拒绝。 五大支付方案全面对比 下表汇总了当前五种主流支付方案的核心指标，帮助您快速进行横向比较。 支付方案 月均成本 (人民币) 开通时间 成功率 封号风险 适用人群 主要限制 虚拟信用卡 145 - 160 元 10-30 分钟 92% 低 (2%) 技术爱好者、开发者 需要身份验证和一定操作能力 iOS App 订阅 约 163 元 3 分钟 99% 极低 (0.1%) iPhone / iPad 用户 仅限苹果设备，价格偏高 专业代充服务 约 158 元 5 分钟 95% 低 (1%) 所有用户 需要信任第三方，存在账号安全风险 App Store 礼品卡 约 145 元 15 分钟 85% 极低 (0.1%) iPhone / iPad 用户 偶尔遇到兑换或区域不匹配问题 共享账号 50 - 72 元 即时 100% 无 预算有限的用户 隐私风险高，有使用限制 成本角度：共享账号最便宜，但隐私和使用限制问题突出。虚拟信用卡和礼品卡方案成本适中。iOS 直接订阅最贵，但最为稳定便捷。 便利性角度：iOS App 订阅无疑是冠军，支持支付宝和微信，3 分钟内即可完成。专业代充服务次之。虚拟信用卡需要一定的注册和验证流程，对新手稍有门槛。 安全性角度：通过 Apple 官方渠道（App Store 订阅和礼品卡）的方案最安全，封号风险极低，因为 OpenAI 无法直接获取用户的支付和地理信息。 方案一：虚拟信用卡详解 虚拟信用卡是目前最主流且灵活的解决方案，尤其适合需要同时订阅 Plus 和使用 API 的开发者。 ...

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种将大型语言模型（LLM）与外部知识库相结合的技术，能够有效提升模型回答的准确性和时效性。本文将介绍如何基于 CloudWeGo 开源的 Eino 框架，使用 Go 语言从零开始构建一个完整的 RAG 应用。 RAG 核心架构 一个典型的 RAG 应用流程主要包含两个阶段：数据索引和检索生成。 数据索引（Indexing）：这是离线预处理阶段。 加载（Load）：从数据源（如文件、数据库）加载原始文档。 分割（Split）：将加载的文档切割成较小的、语义完整的文本块（Chunks）。 向量化（Embed）：使用 Embedding 模型将每个文本块转换为向量（Vector）。 存储（Store）：将文本块及其对应的向量存入专门的向量数据库中，并建立索引。 检索生成（Retrieval & Generation）：这是在线实时处理阶段。 用户提问：用户输入一个问题。 问题向量化：使用相同的 Embedding 模型将用户问题转换为向量。 检索（Retrieve）：在向量数据库中，根据用户问题的向量，检索出最相似或最相关的若干个文本块。 生成（Generate）：将用户原始问题和检索到的文本块一起组合成一个提示（Prompt），然后将其提交给 LLM，由 LLM 生成最终的、基于外部知识的回答。 基于 Eino 框架的核心组件实现 Eino 框架为构建 LLM 应用提供了模块化的组件，可以帮助我们快速实现 RAG 流程中的各个关键部分。 1. Loader：数据加载器 Loader 的职责是从各种数据源读取原始资料。数据源可以是本地文件（如 TXT、Markdown、PDF），也可以是数据库或网络 API。Eino 提供了标准化的接口，让我们能方便地接入不同类型的数据。 一个基础的 Loader 需要实现一个 Load 方法，读取数据并将其转换为统一的文档格式。 // 伪代码示例 package loader // Document 表示加载后的标准文档结构 type Document struct { Content string Metadata map[string]interface{} } // Loader 定义了加载器的接口 type Loader interface { Load(source string) ([]Document, error) } 2. Splitter：文本分割器 由于 LLM 的上下文窗口大小有限，直接将长文档输入模型是不可行的。Splitter 的作用就是将长文本切分成大小适中的文本块。合理的切分策略至关重要，它直接影响后续的检索效果。 ...

《数据智能》(Data Intelligence) 是一本专注于数据科学与智能领域的开放获取（Open Access）学术期刊。 期刊基本信息 ISSN: 2096-7004 在线 ISSN: 2641-435X 国内统一刊号 (CN): 10-1626/G2 组织机构 主管单位: 中国科学院 主办单位: 中国科学院文献情报中心 中国图书进出口（集团）有限公司 办刊宗旨与收录情况 期刊致力于发表高质量的原创研究成果，主要涵盖以下方面： 宗旨与范围 (Aims & Scope)：聚焦数据科学、人工智能及其交叉应用领域的前沿理论、技术与实践。 收录与索引 (Abstracting and Indexing)：期刊被国内外多个重要数据库和索引机构收录。 出版政策 (Publication Policy)：遵循国际通行的出版标准和流程。 作者中心 为方便作者投稿，期刊提供了详细的指南与政策说明： 投稿指南 (Submission Guidelines)：详细说明了稿件的格式、结构和提交流程。 出版协议 (Publication Agreement)：明确作者与出版社之间的权利与义务。 预印本政策 (Preprint Policy)：阐述了期刊对于预印本稿件的处理策略。 出版道德声明 (Publishing Ethics Statement)：强调了期刊在学术诚信和出版道德方面的严格要求。 文章处理费 (Article Processing Charges, APC)：公开了开放获取模式下的相关费用标准。 联系方式 联系电话: 010-82626611 地址: 北京市中关村北四环西路 33 号 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： ...

当您使用 SageMaker 模型并行库运行分布式训练任务时，请遵循以下指南。 为特定模型设置正确配置 在扩展模型时，建议您按以下顺序逐一考量。每一项都讨论了使用该库技术的优势以及可能出现的权衡。 提示：如果一个模型仅使用库的部分功能就能很好地适配，增加更多的模型并行或内存节省特性通常不会带来性能提升。 使用大型 GPU 实例 在模型并行领域，最好使用配备大显存的强大实例，以应对模型并行操作（如在多个 GPU 间分区模型）带来的开销。我们推荐使用 ml.p4d 或 ml.p3dn 实例来训练大型深度学习模型。这些实例还配备了弹性结构适配器（EFA），可提供更高的内网带宽，从而支持大规模模型并行训练。 优化器状态分片 (Optimizer State Sharding) 优化器状态分片的效果取决于数据并行的 rank 数量。通常，更高的数据并行度（与计算节点大小成正比）可以提高内存使用效率。 当您计划缩减集群规模时，请务必检查优化器状态分片的配置。例如，一个在 16 个 GPU（如两个 P4d 或 P4de 实例）的计算集群上能够通过优化器状态分片成功运行的大型模型，不一定能在一个 8 GPU 的节点（如单个 P4d 或 P4de 实例）上运行。这是因为 8 个 GPU 的总显存低于 16 个 GPU，并且在 8 个 GPU 上进行分片时，每个 GPU 所需的显存也高于 16 GPU 的情况。因此，增加的显存需求可能无法在较小的集群中得到满足。 激活检查点 (Activation Checkpointing) 通过对一组模块使用激活检查点，可以提高内存效率。您分组的模块越多，内存使用效率就越高。 当对序列模块的层进行检查点设置时，smp.set_activation_checkpointing 函数的 strategy 参数会将这些层组合在一起进行检查点。例如，将两个或更多层组合在一起进行检查点比一次只检查一个层更节省内存，这是一种以额外的计算时间换取内存空间的方法。 张量并行 (Tensor Parallelism) 张量并行的度数应为 2 的幂（2, 4, 8, …, 2^n），且最大度数必须等于每个节点上的 GPU 数量。例如，如果您使用一个有 8 个 GPU 的节点，张量并行的度数可以是 2、4 或 8。我们不推荐使用任意数字（如 3、5、6、7）作为张量并行的度数。 ...

随着人工智能技术的飞速发展，AI 正在深刻重塑软件开发的各个环节。从智能编码助手到自动化测试平台，一系列创新工具和框架不断涌现，旨在提升开发效率、优化工作流程。本文将梳理近期备受关注的 AI 编程工具、开发范式及专用模型，重点探讨以 Claude Code 为核心的生态系统，并介绍其他前沿工具和技术。 一、 Claude Code 生态：从规范驱动到多智能体协作 Claude Code 及其生态系统正引领着 AI 辅助开发的新范式，其核心在于将 AI 的创造力与工程化的严谨性相结合，实现从需求到代码的全流程自动化与协同。 核心理念与开发范式 规范驱动开发 (Spec-driven Development)：这是 Claude Code 推崇的核心开发模式，旨在通过标准化的工作流，将大型语言模型（LLM）高效、规范地集成到开发生命周期中。它强调通过结构化的“规范”来引导 AI，使其能更可靠、高效地完成复杂的软件工程任务，从而取代随意性较强的“Vibe Coding”。 上下文工程 (Context Engineering)：相较于传统的提示词工程，上下文工程更注重构建和管理 AI 理解任务所需的完整环境。通过提供精确、结构化的上下文信息（如 initial.md 中定义的功能、数据源、交互方式等），开发者可以引导 AI 生成更高质量、更符合需求的代码。 项目管理与工作流自动化 CCPM (Claude Code Project Management)：这是一个专为 AI 辅助开发团队设计的开源项目管理框架。它巧妙地结合了 GitHub Issues 与 Git worktrees，将产品需求文档（PRD）、技术方案（Epic）、任务拆分（Issues）直至最终的代码生成串联成一条自动化、可追溯的开发流水线，确保了开发过程中上下文的完整性和连续性。 BMad-Method：一个创新的多智能体协作框架，旨在实现“敏捷 AI 驱动开发”。它不仅仅是一个开发工具，更是一个通用的 AI 代理系统，能够自动生成 PRD 文档、架构设计，并支持与 Cursor、Cline 等工具集成，打造高效的 AI 开发工作流。 核心功能创新 子智能体 (Sub Agents)：这项功能标志着 AI 助手从通用型向专业化的重要转变。开发者可以创建专用于特定任务的子智能体，实现任务的模块化和专业化分工，从而更精细、高效地解决复杂问题。 输出样式 (Output Styles)：该机制允许用户通过预设的模板来控制模型生成内容的表达方式和结构。本质上，这是一个位于 .claude/output-styles/ 目录下的系统提示词文件，可以定义诸如“代码审查报告”、“教学风格步骤”等固定格式，使 AI 的输出更具一致性和可用性。 ...

本文汇集了 V2方圆社区发布的一系列技术文章，内容涵盖树莓派应用、服务器运维、软件开发、效率工具等多个领域，旨在为技术爱好者提供实用的指南和解决方案。 树莓派不吃灰系列 本系列致力于发掘树莓派的无限潜能，从基础配置到搭建各类实用服务，让你的树莓派物尽其用。 基础配置与远程管理 为树莓派安装 Ubuntu Server 24.04，并配置 XFCE 轻量化桌面与 XRDP 实现图形化远程控制。 部署 1Panel、RustDesk 等工具，实现可视化服务器管理与流畅的远程桌面体验。 配置开机自动挂载外置硬盘，并掌握 SD 卡无损扩容技巧。 搭建个人云服务 网盘与文件同步：使用 Dufs、FileBrowser、WebDAV、Samba 等方案搭建支持多种协议的个人网盘，并通过内网穿透实现公网访问。 媒体中心：部署 Jellyfin 或 Navidrome，打造私人影院和音乐服务器，支持歌词显示。 内容与知识管理：利用 Calibre Web 搭建私人电子书库，通过 WordPress 建立个人博客，或使用 TiddlyWiki 构建个人知识库。 代码与社区平台：在树莓派上搭建私有化 GitLab 和 Docker 仓库，或部署 Flarum、Discourse 建立小型 BBS 论坛。 自动化与实用工具 部署 aria2-pro 和 qBittorrent Web UI，实现 7x24 小时的自动化下载与做种。 私有化部署 RSSHub，抓取微博等社交媒体内容，构建个性化信息流。 利用 rsnapshot 实现对服务器数据的低成本增量本地备份。 搭建每日自动签到平台，解放双手。 服务器运维与网络技术 涵盖 Linux 服务器管理、Docker 容器化、网络配置与安全防护等核心运维技能。 Linux 系统管理 Ubuntu Server：在 Ubuntu 24.04 上安装并配置 PHP8.3 与 Nginx，为 WordPress 等应用提供运行环境。 防火墙与安全：配置 ufw 防火墙，使用 fail2ban 自动防御恶意攻击，通过 SSH 安全连接数据库。 命令行工具：学习 tmux 管理 SSH 会话，防止意外中断；使用 trash-cli 代替 rm，为文件删除增加回收站机制。 Docker 与虚拟化 ...