PSO算法的缺点有哪些
粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体协作的随机搜索方法，源自对鸟群觅食行为的模拟。尽管其在多领域展现了独特优势，但也存在显著缺点：易陷局部最优、搜索精度不足、高度依赖参数设置、理论基础薄弱、适用范围有限及早熟收敛问题。针对这些问题，可通过结合其他优化算法、调整参数及改进更新公式等方式提升其性能。
CrewAI与LangGraph：下一代智能体编排平台深度测评
在过去的一年里，我深度研究了多种智能体编排平台的技术演进，见证了从单一智能体应用向多智能体协作系统的转变。随着大语言模型能力的不断提升，**智能体编排(Agent Orchestration)**已成为构建复杂AI系统的核心技术。在众多新兴框架中，CrewAI以其直观的团队协作模式和LangGraph以其强大的状态图编排能力，代表了两种截然不同的技术路径。
CrewAI采用**代码优先(Code-First)的编排方式，将智能体建模为具有特定角色和目标的团队成员；而LangGraph则提供可视化编排(Visual Orchestration)**能力，通过状态图来管理复杂的工作流程。这两种平台
单一智能体 + MCP看似全能，为何却隐藏诸多局限？
本文产品专家三桥君对比了AI应用开发中的两种架构选择：单一智能体配合MCP协议和多智能体系统(MAS)。单一智能体架构通过MCP协议调用工具，适合中小型项目和快速上线，但存在中心化瓶颈和单点故障风险。MAS由多个智能体协作，支持专业分工和高并发，但设计复杂、协调成本高。三桥君通过客户服务助手、投资分析等案例展示了不同架构的适用场景，并提供了技术栈推荐和部署建议，强调应根据业务需求、资源和技术能力选择合适架构，平衡效率与复杂度。
HiRAG：用分层知识图解决复杂推理问题
HiRAG是一种分层检索增强生成系统，专为复杂知识图的多层推理设计。它通过构建从具体实体到抽象概念的多层次结构，提升知识推理深度与连贯性，有效减少大模型幻觉，适用于天体物理、理论物理等专业领域。