大模型到AI Agent技术在进化，Function Calling将如何助力这场变革？
AI Agent正成为人工智能发展的新方向，其核心在于Function Calling技术，使AI从对话转向执行任务。本文产品专家三桥君探讨了AI的技术演进历程，从大语言模型到检索增强生成（RAG），再到具备Function Calling能力的AI Agent。Function Calling是AI Agent实现"会做事"的关键，预示着AI应用将迎来更广阔的发展前景。
2025全球12款人形机器人技术解密：工业/医疗/物流场景落地全解析
从特斯拉专注量产的Optimus Gen 2利用自动驾驶AI技术，到Boston Dynamics专为极端环境设计的特技机器人Electric Atlas，每款机器人都针对特定市场需求提供独特功能。中国企业如优必选机器人以1.6万美元的G1价格颠覆市场，而Agility Robotics的鸟类机器人Digit则通过创新的机器人即服务模式聚焦物流领域。
面向多模态感知与反思的智能体架构Agentic AI的实践路径与挑战
Agentic AI（能动智能体）代表人工智能从被动响应向主动规划、自主决策的范式转变。本文系统解析其核心架构，涵盖感知、记忆、意图识别、决策与执行五大模块，并探讨多智能体协作机制与通信协议设计。结合代码示例，展示意图识别、任务规划与异步执行的实现方式，分析该架构的优势与挑战，如高自主性与通信复杂性等问题。最后展望未来方向，包括引入RAG、LoRA与多模态感知等技术，推动Agentic AI在自动编程、机器人协作等场景的广泛应用。
【启发式算法】RRT*算法详细介绍（Python）
RRT（Rapidly-exploring Random Tree Star）* 是一种用于机器人路径规划的启发式算法，它是在经典的 RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法的基础上进行改进的。RRT* 通过优化路径质量，能够找到最短的路径，适用于高维空间中的路径规划问题。
机器人骑自行车过程的MATLAB建模与数值仿真模拟
本程序基于MATLAB 2022A实现机器人骑自行车过程的三维建模与仿真，通过多个函数构建机器人躯干、手臂及自行车各部件的几何模型，并利用空间变换与旋转矩阵实现动态模拟。核心代码调用多个子函数生成模型组件并绘制三维图像，结合参数设置与坐标变换，完成整体系统的可视化仿真。