技术博客

Agent 越来越强，企业为什么反而更需要“运行层”？

Agent 越来越强，企业却越来越不敢直接用。ZGI 的判断是：问题不在模型能力，在运行层——让 AI 能力可组织、可复用、可追踪、可治理，才能真正进生产。

你把 Claude Code 当聊天框，高手却让它"自己查自己"：3 个拉开差距的工程习惯

先说结论：你和高手的差距，大概率不在提示词写得好不好，而在你有没有把 Claude Code 从"回答机器"改造成"带工具、能自查的执行体"。 说人话就是——它不能只"说"，得能"做"、能"查"、能"

osmdroid 地图实战 02｜在线底图接入：从 URL 模板到生产级瓦片源工厂（谷歌 + 天地图双案例）

目录（TOC） 一、两个真实的翻车现场 二、根因：瓦片源是一个"坐标 → URL"的契约 三、案例一：谷歌影像——接管 URL 拼接 四、案例二：天地图——四套服务 + 注记叠加 五、提炼：生产级瓦片

QFO v1.0.2：修复 Windows 首次启动与依赖源问题

QFO v1.0.2 已发布。 QFO 是一个免费开源、本地运行的 A 股量化研究与回测平台，面向量化投资新手，支持数据同步、股票/ETF/可转债筛选、因子研究、策略回测、组合分析和风险评估。 本版本主要更新： 修复 Windows 首次运行时 Python 依赖源不可用导致安装失败的问题； 增加多个 Python 镜像源的自动回退； 增加 npm 依赖...

大模型只吐字符串，凭什么你能拿到 JSON 对象？

先回答一个最底层的问题：大模型输出的到底是什么？ 大模型是"打字机"，不是"数据库" 大模型的本质是逐 token 预测：根据已有文本，按概率预测下一个 token，拼成完整回复。token 解码出来

在 React 里把 import 排得明明白白：一份让人极度舒适的配置指南

各位前端的朋友们，你们有没有过这种经历 —— 打开一个组件文件，顶部的 import 语句乱得像被猫踩过的键盘，React 在中间，第三方库在最下面，自己写的组件反而插在最前面？每次想找个导入都得上下

向量数据库实操：Milvus 与 Chroma 的 Collection、索引、相似度度量与标量过滤

1. 引言 向量数据库是 RAG、语义搜索、推荐系统和多模态检索的核心基础设施。相比传统数据库的精确匹配，向量数据库更擅长“按语义找最相似的内容”。但真正把它用起来，除了会存向量，还需要掌握四件事：

[问与答] 兄弟们推荐几个靠谱的源码下载站

从裸 messages 数组到 ChatMessageHistory：记忆的第一层抽象

上一篇的结论在这里变成现实：既然记忆 = "把历史塞回输入"，那"历史"在代码里必须是某种能被规整地追加、读取、再塞回的东西。很多人的第一版（包括我自己）都是最朴素的： 能用，而且确实能让模型"看起来

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大模型没有记忆：Agent 为什么需要一套记忆系统

一个所有人都遇到过的瞬间 你让 AI 帮你规划了一次"给爸妈买保险"的方案，聊了半个小时，它甚至记得你爸爸的年纪、你们家的预算。然后你不小心刷新了页面，新开一个会话，问它："上次说的那个重疾险，我们比

[OpenWrt] 2.5G AP 速率不正常求大佬解答

各位大佬我遇到一个非常奇怪的问题，简单说一下就是交换机如果用 10G 上联端口连接主路由，AP WiFi 测宽带速度是 1000M 左右，但是同一个交换机有线连接电脑测速宽带速度是正常 2000M 。切到 2.5G 电口连接主路由一切正常。下面说一下网络架构：铭凡 MS-A2 小主机 PVE 安装了 ikuai 做主路由，x710 sfp 口网卡连接光猫拨号，然后另外一个 x710 用 DAC 线缆连接锐捷 2.5G POE 二层交换机，2.5G AP 型号是 Unifi U7ProMax 。做了如下的测试：1. 改为 openwrt 系统、PVE 用 virtio 半虚拟化网卡，两种现象一致