基于移动自组织网的最优网关选择matlab模拟与仿真
本内容聚焦于移动自组织网（MANET）中的最优网关选择问题，提供算法运行效果预览（无水印）、基于Matlab2022a/2024b的实现版本，以及含中文注释的完整代码和操作视频。理论部分介绍枚举法与模拟退火法：枚举法穷举所有网关组合以评估性能指标，确保全局最优；模拟退火法通过随机搜索避免局部最优，高效逼近理想解。适合研究MANET网关优化及算法应用的学者与开发者。
LangGraph实战教程：构建会思考、能记忆、可人工干预的多智能体AI系统
本文介绍了使用LangGraph和LangSmith构建企业级多智能体AI系统的完整流程。从简单的ReAct智能体开始，逐步扩展至包含身份验证、人工干预、长期内存管理和性能评估的复杂架构。文章详细讲解了状态管理、工具集成、条件流程控制等关键技术，并对比了监督者架构与群体架构的优劣。通过系统化的方法，展示了如何构建可靠、可扩展的AI系统，为现代AI应用开发提供了坚实基础。*作者：Fareed Khan*
淘宝/天猫商品详情API返回值深度解析：应用价值与实战策略
本文深入解析淘宝/天猫商品详情API返回值的应用价值，涵盖核心字段、技术架构、应用场景与合规要求四大维度。从num_iid到skus，详解数据结构；通过分布式架构与边缘计算优化性能；探讨自动化调价、精准推荐等商业场景；并强调合规调用与开发者工具支持。助力企业提升运营效率与用户体验，在电商竞争中抢占先机。
通义灵码产品评测报告：智能体赋能编程新时代
本次评测深度体验阿里云通义灵码（Qwen3版本），聚焦其智能体架构、MCP工具集成与记忆能力升级。通过构建天气查询与出行建议微服务，验证其从零搭建项目的能力。评测显示，通义灵码可自动感知环境、调用工具、生成代码，支持3000+ MCP服务一键集成，并具备项目级记忆和风格适应功能。最终实现高效开发闭环，大幅提升生产力。总结其核心优势为智能体自主决策、MCP生态扩展及记忆进化，但仍需优化多智能体协作与兼容性检查等功能。通义灵码重新定义编码助手边界，是开发者“超脑级”搭档。
云工开物学习推荐丨对话中科院青年科学家：为什么选择QwQ-32B？
中国科学院多个研究机构已将通义千问开源模型QwQ-32B应用于科研项目。国家天文台的“星语4.0”基于该模型优化了望远镜观测系统，减少90%人工干预；青藏所的“洛书”大模型结合科学模型与QwQ-32B，精准分析水能粮关系；南海所的“瑶华”珊瑚礁多模态模型也接入此模型。科学家们认为，QwQ-32B具备清晰推理链条、高可解释性及良好生态支持，推动科研效率提升与成果应用转化。
Multi-Agent 的灵活编排之路
本文探讨了Copilot 3.0架构中规划模块结合DeepSeek R1强化学习（GRPO）的实践，重点分析多智能体架构下大模型如何灵活调度多个智能体解决实际问题。文章从背景、问题分析、Planning角色、难点、效果对比到解决方案进行了深入讲解，并通过实验现象展示了有无思考过程对模型性能的影响。结果显示，GRPO训练后推理长度显著降低，准确率提升7.4个百分点，同时解决了复杂问题与简单问题处理间的平衡问题。
500人规模的企业CRM必备的5大关键能力
文章介绍了适配大中型企业CRM系统的五大关键功能：精细化销售管理、全渠道营销、PaaS定制化、AI应用及生态连接能力。以纷享销客为例，详细解析了其在销售线索管理、行为与流程精细化管理、全渠道获客、灵活定制开发、AI赋能及生态协同等方面的优势。文章指出，在数字经济浪潮下，CRM已成为企业数字化转型的核心工具，通过重构客户运营体系，助力企业提升效率、优化决策并实现可持续增长。
构建智能AI记忆系统：多智能体系统记忆机制的设计与技术实现
本文探讨了多智能体系统中记忆机制的设计与实现，提出构建精细化记忆体系以模拟人类认知过程。文章分析了上下文窗口限制的技术挑战，并介绍了四种记忆类型：即时工作记忆、情节记忆、程序性记忆和语义知识系统。通过基于文件的工作上下文记忆、模型上下文协议的数据库集成以及RAG系统等技术方案，满足不同记忆需求。此外，高级技术如动态示例选择、记忆蒸馏和冲突解决机制进一步提升系统智能化水平。总结指出，这些技术推动智能体向更接近人类认知的复杂记忆处理机制发展，为人工智能开辟新路径。