Agentic AI 实施全景图解析：一张图看懂从架构到落地的工程化地图
这张图是什么：一张 Agentic AI（智能体 AI）工程化实施的技术选型全景图，把"做一个能干活的 AI Agent"拆成了 8 大模块 + 1 个横切关注点 + 1 条落地路径 + 1 套衡量指标。它不是学术分类，而是工程团队搭系统时真实要做的选择题。
上下文窗口涨到 128K 还不够用？90% 都搞错了方向，这个框架已解决
Semantica 源码解读系列 · 第 4 篇｜上下文与 Agent 记忆今日头条技术分享博主 · Semantica 源码解读系列▍上下文窗口从 4K 涨到 128K，还是不够用？因为方向就错了。真正的问题不是窗口不够大，而是你不该把几千条历史全塞进窗口。
Spring AI 2.0 VectorStore实战：从原理到RAG落地
Spring AI 2.0 通过 VectorStore 接口，把 Milvus、PGVector、Redis 等 20 多种向量数据库统一成了一套增删查改 API，业务代码不再被某一家厂商绑死。
RAG 向量库怎么选？Chroma 、pgvector 省钱、Qdrant 能打、Milvus
一、同样是做 RAG，有人三行代码跑通，有人先架了三个中间件最近不少团队上 RAG 项目，第一步就卡住了：向量数据库选哪个？有人图省事直接上 Milvus，结果 etcd、MinIO、Kubernetes 一套下来，业务代码还没写，运维先忙疯了。
AI 真正的问题，也许不是能力增长太快，而是控制能力增长得太慢
美联社在报道中概括了他最激进的那个判断:如果不减速，未来六到十二个月内，AI可能已经具备领导一支Agent集群、进而对整个互联网形成控制风险的能力。
介绍一个国产轻量级嵌入式桌面操作系统
工控 HMI 开发长期两个选择：Qt 功能全但授权风险、体积大；MiniGUI 闭源 / 生态弱；Wayland 架构复杂裁剪困难。很多低配的工控屏项目并不需要完整 Qt 生态，只需要基础窗口、触控、中文渲染。
Java 开发者必看！手把手教你用 Spring AI 玩转 Typesense 向量数据库
#探寻人工智能，从技术到真实世界#大家好，我是小米，一个喜欢分享技术的31岁程序员大哥哥！今天我们继续 Spring AI 向量数据库系列，认识一位既会搜索、又懂语义的选手——Typesense。假设你正在开发一个企业知识库，里面存放着几万篇技术文章。
框架选型：从LangGraph到自研的选型决策框架
框架选型：从LangGraph到自研的选型决策框架架构设计确定了七层架构和每层的方向。下一步是框架选型——用别人的框架还是自己写。
得物AI编程能力边界探索：基于 Claude Code 的 Spec Coding 项目实战
一、前言10 天，2.5 万行代码，提效 36%。 基于 Claude Code 的 Spec Coding（规格驱动编码） 深度实战。