AI 智能体（Agent）的技术栈
AI智能体技术已演进为集感知、决策、记忆、执行于一体的复杂系统。本文梳理国内前沿技术栈全景：从国产大模型（DeepSeek、通义千问）到Dify、Coze等框架，结合RAG、向量数据库与MCP协议，覆盖从MVP到企业级应用的完整生态，助力构建自主可控的智能体解决方案。#AI智能体 #AI技术应用
构建AI智能体：七十二、交叉验证：从模型评估的基石到大模型时代的演进
交叉验证是机器学习中评估模型性能的核心方法，通过轮换数据划分实现稳健评估。文章系统解析了k折交叉验证的原理与实现，展示其在模型比较和超参数优化中的关键作用。随着大模型时代的到来，传统交叉验证面临计算成本挑战，但核心思想仍应用于下游任务。文章通过可视化案例完整呈现了从数据准备到最终评估的工作流程，强调交叉验证在有限数据场景下的不可替代性，同时指出需要根据任务规模灵活选择评估策略。理解交叉验证的原理与应用是AI从业者的必备能力。
低代码的深度解构：平衡艺术与技术实现
低代码平台正重塑企业软件开发范式，推动从“如何构建”到“构建什么”的思维转变。本文深入剖析其技术内核、架构设计与工程挑战，揭示其作为人机协同新范式的本质：非替代开发者，而是释放创造力，赋能组织高效应对复杂性。
AR眼镜工业设备巡检运维的应用场景介绍｜阿法龙XR云平台
依托AR、AI与物联网技术，以轻量化AR眼镜为核心，打造可视化、远程化、智能化工业巡检系统，解决传统纸质巡检效率低、漏检率高、数据难追溯等问题。适用于电力、化工、智能制造、轨道交通等领域，提升巡检效率40%以上，降低漏检率至1%以下，缩短故障修复时间70%，实现作业标准化、运维数字化、管理智能化。（238字）
Coze AI 智能体工作流配置与实战全指南
Coze工作流让AI智能体从问答工具进化为复杂任务执行者。通过可视化编排，可构建如智能旅行规划等多步骤自动化系统，支持并行处理、条件分支与错误恢复。结合触发、LLM、工具与判断节点，实现高效、可维护的智能流程，助力AI成为真正的“数字同事”。
