构建时序感知的智能RAG系统：让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。
AI 视频监控技术核心解析：三大底层能力支撑智能化升级
AI视频监控突破传统安防局限，依托三大核心技术：从“被动感知”到“主动理解”，实现精准场景识别；从“孤立运行”到“深度协同”，构建业务联动闭环；从“高门槛应用”到“普惠化落地”，降低部署成本与使用门槛。技术融合场景定制、智能决策与轻量化架构，推动安防向高效、智能、普及化方向升级。
构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍了作者团队在能源领域构建多智能体（Multi-Agent）框架的实践经验。面对单智能体处理复杂任务时因“注意力发散”导致的效率低下问题，团队设计了一套集“规划-调度-执行-汇总”于一体的多智能体协作系统。