动态规划算法深度解析：0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题，目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下，选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决，通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值，利用状态转移方程避免重复计算子问题，从而高效求解最优解。
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
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。