基于迁移学习的智能代理在多领域任务中的泛化能力探索
近年来，AI Agent（人工智能代理）已广泛应用于自然语言处理、推荐系统、金融决策、游戏博弈等领域。然而，在面临“跨领域任务”时，AI Agent往往面临数据稀缺、训练代价高、泛化能力差等问题。
而迁移学习（Transfer Learning）的提出，为AI Agent提供了跨领域适配的技术支撑。通过将一个领域中训练好的知识迁移到另一个领域，我们可以显著减少新任务所需数据量，提高模型收敛速度与泛化性能。
本文将从理论、架构设计、代码实战与跨领域实验四方面，探讨迁移学习如何增强AI Agent在多个领域间的通用能力。
Tablestore OpenMemory MCP : 跨会话、跨模型的智能记忆解决方案
本文介绍了Mem0的原理与应用场景，并基于Mem0构建了Tablestore OpenMemory MCP服务，实现个性化旅行规划助理。Mem0是一种为大型语言模型设计的智能记忆层，通过向量数据库持续学习用户交互信息，实现跨会话的个性化记忆管理。该服务提供多种MCP工具，便于集成到各类AI应用中。最后演示了个性化旅行规划应用，并介绍了服务的运行与配置方式。