如果你想要一个会成长的助手，需要更加智能化的记忆，让它记得你、它能从错误中学习、它能自动创建新技能，那Hermes值得试试。另外，如果你主要做的是RL训练或者Agent评估，可能更加熟悉Python，...

综上来看，OpenDataLoader的混合模式设计巧妙地平衡了处理速度与准确度，而支持边界框输出功能更是完美契合LLM和RAG场景。对于需要本地处理、保护数据隐私、或者有RAG场景需求的开发者，Op...

多Agent协作从本质上来看就是个金字塔架构，顶层指挥，中间调度，底层干活，各层各管各的事。

OpenClaw选了一条中间路线，与Skills类似，记忆是普通的Markdown文件，而且也是放在本地的磁盘上进行存储的。

在OpenClaw的架构中，会话管理是连接 AI Agent与多渠道消息系统的核心枢纽。与传统的 CLI 工具不同，OpenClaw 运行的是一个持久化的守护进程，这个进程需要在一段时间内维护与多个用...

在笔者看来，A2UI的意义不只是多了一种UI方案，而是在于它补齐了Agent从思考到执行的最后一环。对于Agent的开发者来说，可能不再需要去写各种业务相关的界面，而是可以专注于设计Agent能力边界...

Agentic RAG的本质，是将RAG从一个简单的信息匹配工具，升级为了一个结构化的问题求解系统。

当我们谈论 AI Agent 时，大多数开发者想到的是一个简单的工具调用循环：LLM 生成工具调用，执行工具，将结果返回给 LLM，继续下一轮。这种浅层架构在处理简单任务时表现良好，但面对复杂的多步骤...

在基于大语言模型的RAG系统里，文本分块是非常关键的一步。除了大家常用的固定大小、递归、语义、按文档等切法，至少还有好几种策略，能显著提升检索准确率、保持上下文连续，并适配不同任务。

与传统RAG相比，PageIndex的结构更加轻量。它不依赖复杂的向量数据库，而是以树状结构将文档组织为可解析的JSON文件，大幅降低了部署难度和成本。同时，它保留了文档的自然上下文，避免了人工分块造...