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详细创建流程可参考文档使用 IDE 创建插件，此处仅提供简化操作流程创建插件创建工具插件中的每个工具代表一个API接口，一般“查询”、“执行”等动作分别代表一个工具在这个位置添加示例代码示例****代码来自“接入说明”部分。服务文档中有如截图所示的接入说明部分的服务，都可以按当前方案接入代码链接https://www.volcengine.com/docs/6444/1390583示例代码：调整前
OpenClaw （原名 Clawdbot/Moltbot）是当下超级火爆的（截止目前Github Star数 161K）、开源、可自托管的个人 AI 智能体（Agent）框架。其官方唯一实现的第三方memory plugin就是——LanceDB！ 本文将为你剖析 OpenClaw 的 LanceDB memory plugin 的实现。OpenClaw的核心定位是让 AI 成为能实际操作用户设
TRAE，The Real AI Engineer｜字节跳动旗下的AI编程产品，你的专属AI开发工程师。欢迎在PC端官网直接下载，免费使用。
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大家好，我是AI技术博主maoku。最近很多开发者朋友问我：“想搞RAG应用或者语义搜索系统，到底该选哪个向量数据库？” 今天我就带大家深入浅出地聊聊这个AI基础设施中的关键组件，并亲手对比四款主流开源方案。想象一下，你手机里的相册能根据“夏日海滩”自动找出所有相关照片，或者用一段描述就能在文档库里找到最匹配的内容——这背后往往就有向量数据库的身影。随着大模型和生成式AI的爆发，我们不再满足于关键
朋友们，如果你关注大模型技术，一定听过这些名词：SFT、RLHF、PPO、DPO，还有最近让DeepSeek一鸣惊人的GRPO。网上的技术文章要么是满屏数学公式，要么是抽象的理论推导，让很多初学者望而却步。今天，我将用最直白的语言和清晰的逻辑，带你彻底搞懂大模型强化学习的核心思想。无需深厚的数学背景，只要你有基本的AI概念，就能理解这些技术如何让模型从“会说”变成“说好”。想象一下：你教一个孩子
在AI编程工具同质化竞争愈演愈烈的当下，多数工具仍停留在“代码补全”的浅层应用，难以满足企业研发全流程的效率提升与安全管控需求。长亭科技推出的MonkeyCodeAI，以“企业级开源AI研发基础设施”为核心定位，打破了传统AI编程工具的局限，覆盖需求拆解、架构设计、编码开发、代码Review、安全扫描全流程，凭借双模融合、安全原生、开源可扩展等特性，成为个人开发者与企业团队的优选工具。本文将从技术
几乎所有微调项目，在最开始选框架的时候，心态都是一样的： “先把模型跑起来最重要。” 于是大家会选择一个：文档齐全Demo 好跑社区活跃看起来“什么都支持”的框架 这在项目早期，完全正确。 但如果你回头看那些：做了一年微调了多轮业务不断变化 的项目，会发现一个非常残酷的现实： 很多项目并不是“做不下去了”，而是“换不动了”。 这就是所谓的——被框架锁死。 在展开之前，我先把这篇文章的核心判断写出
技术升级，尤其是核心开发环境的迭代，对于许多开发团队而言往往意味着一场无声的战役。一方面，新版本带来的性能提升、安全加固与语言特性令人向往；另一方面，版本切换背后隐藏的编译失败、API废弃、依赖冲突等问题，又让开发者望而却步。我们常常在“升级即踩坑”的预期中推迟决策，直到技术债逐渐堆积，升级成本变得更高。最近，我在负责一个基于Spring Boot 3.2.2的餐厅点餐系统维护时，就直面了这样的挑
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“We are swimming in a sea of information, and we need to learn to navigate.” — Norbert Wiener“我们正畅游在信息的海洋中，我们需要学会航行。” — 诺伯特·维纳AI Agent 的浪潮已至，它正从简单的任务执行者，演变为能够感知环境、自主规划、并调用工具完成复杂目标的智能实体。然而，在这片充满无限可能的机遇
之前，我们为了得到一张满意的AI生成图片，需要反复调试提示词、等待漫长的生成时间，最后可能还要在各种工具间来回切换？这种割裂的创作体验，让不少设计师和创作者望而却步。但这一切，在9月11日的那个夜晚悄然改变了。当字节跳动正式发布豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 时，整个AI创作圈都沸腾了。不仅仅是因为它在 Artificial Analysis 的「文生图」和「图像编辑」两大权威榜单上
哈喽大家好，今天给大家安利一个我最近用 Vue 手搓的在线工具——科学计算器。其实市面上计算器挺多的，手机自带的也能用。但有时候在电脑前工作学习，遇到稍微复杂点的算式，手机按着不方便，系统自带的计算器切来切去又觉得有点麻烦。所以我就想，干脆自己做一个网页版的，打开就能用，还不用安装。科学计算器在线工具： https://see-tool.com/calculator工具截图：虽然名字叫“科学计算器
火山引擎开发者社区是火山引擎的 TOD 社区，致力于链接火山引擎和开发者，为大家提供前沿技术内容和丰富的技术活动，打造更好的开发者文化和氛围，共建开源生态。
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当无限额度遇见深度理解，编码从“孤独的冒险”变成了“可靠的协同”。我那块不敢碰的代码，是一个跑了两年多的订单服务。风控、额度、异步补偿，各种逻辑盘根错节。当产品提出“在A场景加一层额度校验”时，我盯着屏幕十分钟没敲下一行字。难的不是实现，而是评估“爆炸半径”。上游的缓存、下游的补偿、中间那些“历史原因”留下的特判——它现在能跑，不代表动了之后还能跑。这种焦虑很具体：不怕眼前写错，怕的是三天后，某个
我是Java开发工程师，也自学了大数据相关的组件，如今也在学习AI Agent相关知识，8年前学的后端框架是SSH和SSM和Spring（使用配置文件进行依赖注入），前端就是三驾马车HTML、CSS和JavaScript，工作之后还用过JFinal、Struts2，还有官网不再维护的LayUI。现在已经是AI盛行的年代了，有聊天的AI、有生成图片的AI、有生成视频的AI，对于程序员来说，仅仅是搜索
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