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。
2026：具身智能软件——开发者工具、范式与方向
具身智能的未来之战，本质上将是一场软件范式的竞争。正如早期PC和智能手机的革命最终由操作系统和应用生态所定义，具身智能的泛化能力和落地速度，也取决于其软件开发工具链和范式的革新。本报告将聚焦于加速这一转折的三大核心软件范式，深入剖析其技术内涵、主流工具，并为具身智能开发者构建一份面向2026年的前瞻性技能图谱。
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到AI智能体，标志着AI从对话走向自主执行复杂任务的能力跃迁。AI智能体可完成销售、旅行规划、外卖点餐等多场景任务，但其发展受限于大语言模型（LLM）的推理能力。LLM依赖统计相关性，缺乏对因果关系的理解，导致在非确定性任务中表现不佳。结合因果推理与内省机制，有望突破当前AI智能体的推理瓶颈，提升其决策准确性与自主性。