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Jan 07 2026

AIAgent研究 - AI Agent 記憶系統：技術原理、架構設計與實戰落地全解析

AI Agent 記憶系統是突破大語言模型（LLM）“上下文侷限、無持續學習能力”的核心技術，其本質是通過類人記憶機制，實現 Agent 對交互歷史、用户偏好、領域知識的動態管理與智能複用。該系統不僅支撐 Agent 完成跨會話個性化交互，更成為複雜任務（如長期項目管理、多模態協作）落地的關鍵支撐。本文將從基礎概念、技術架構、核心組件、關鍵技術、實戰案例到優化策略，全面拆解記憶系統的技術細節，為系

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Jan 09 2026

AIAgent研究 - n8n 全面學習指南

一、n8n是什麼？—— 連接萬物的自動化工作流引擎 n8n（發音為“n-eight-n”）是一款開源低代碼工作流自動化平台，核心定位是打破軟件“信息孤島”，通過可視化節點編排，實現跨應用、跨系統的數據流轉與任務自動化。它兼具無代碼的易用性和代碼的靈活性，既能讓非技術人員快速搭建簡單自動化流程，也能支撐開發者構建複雜的企業級業務系統，被譽為工作流領域的“萬能連接器”。 核心價值與定位 連接能力：

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Jan 04 2026

鏡舟科技 - 從 SQL 到自然語言，下一代 Lakehouse 為何必須「AI 優先」

過去三十年，OLAP 引擎的發展核心始終圍繞結構化數據的處理與分析，當然也取得了顯著的進步，比如分佈式架構、存算分離及 cloud native、查詢性能大幅提升等。然而，隨着大模型（LLM）技術的爆發，數據分析的範式正在發生根本性重構。行業預測顯示，未來五年內，非結構化數據（文本、圖像、音視頻等）在企業數據資產中的佔比將達到 80%。 未來的數據形態將趨於多模態，分析需求將更加複雜，查詢方式也將

大數據 , 人工智能 , ai-agent , 物化視圖 , olap

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Jan 05 2026

AIAgent研究 - 2026年第二週學習——規劃與工具調用原理

核心目標 掌握任務拆解邏輯（CoT思維鏈）、工具調用的核心流程 學習資料 1. 論文：《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting》 https://arxiv.org/pdf/2210.03629； 翻譯版直接使用豆包翻譯即可 2. 文檔：LangChain官方文檔“Agent核心概念”章節 LangChain 官方文檔“Agent 核心概念”章節核心資

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Jan 09 2026

AIAgent研究 - Dify 全面學習指南：從核心認知到企業級落地

一、Dify 是什麼？—— 不止是低代碼 AI 開發平台 Dify 是一款全生命週期 LLM 應用開發操作系統，核心定位是“讓 AI 應用開發無需深陷底層技術”，通過無代碼/低代碼可視化操作，將複雜的大模型應用開發流程（知識庫構建、模型調用、工作流編排、權限管控）轉化為“搭積木式”操作。 它的核心價值在於解耦化與抽象化：屏蔽模型調用、向量檢索、流程控制等底層細節，讓非技術人員能快速搭建 AI 工具

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Jan 07 2026

AIAgent研究 - Chroma 官方入門教程（完整中文版，適配新手學習）

Chroma 是一款輕量級、開源的向量數據庫，專為 AI Agent、RAG（檢索增強生成）等場景設計，以“極簡易用、無需複雜運維、原生支持嵌入（Embedding）”為核心特點，是 AI Agent 記憶系統中實現長期記憶存儲的首選工具之一。本教程基於 Chroma 官方文檔（v0.5.x）整理，從環境搭建到實戰應用，覆蓋新手入門的全核心流程，所有代碼均可直接運行。 一、Chroma 核心定位與

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Jan 09 2026

AIAgent研究 - 2026年第三週學習——記憶系統核心原理

核心目標 區分短期/長期/經驗記憶，理解向量數據庫的作用 推薦資源 1、AI Agent 記憶系統：技術原理、架構設計與實戰落地全解析 https://segmentfault.com/a/1190000047526306 2、Chroma 官方入門教程（完整中文版，適配新手學習） https://segmentfault.com/a/1190000047526436 實戰任務 AI Agent

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