行业拐点已至：数据库正从“高并发高可用”“国产自主可控”迈入以 AI Agent 为“新用户”的 3.0 时代。绝大多数新增数据为非结构化数据，Agent 执行...

大语言模型（Large Language Model，LLM）的快速发展，使 AI Agent 从简单的问答系统逐渐演变为能够自主规划、调用工具、执行任务的智能...

行业拐点：数据库迈入以AI Agent为"新用户"的3.0时代，绝大多数新增数据为非结构化，Agent执行任务时大量时间消耗在找数据而非用数据，专属记忆系统成为...

过去一年，AI Agent 正在快速进入真实研发场景。它能读代码、调工具、跑测试，也能推进一个完整需求。但越靠近生产，问题越尖锐：每次对话都像重新开始，个人经验...

随着大模型从单轮对话走向多智能体协同与长周期任务执行，上下文断裂、跨会话失忆与知识无法沉淀，已成为制约企业 Agent 规模化落地的核心瓶颈。权威 AI 产业研...

2027年3月，首批商用脑机接口用户收到了一条看似平常的固件更新推送：“v4.2版本优化了长期记忆检索效率，修复了部分情绪标签错位问题。”然而，更新后数小时内，...

给定用户问题 q ，嵌入模型 E(\cdot) 把文本映射到 \mathbb{R}^d 。朴素 RAG 的检索就是一次 Top-k 近邻搜索：

借助 WorkBuddy 完成《尸锈》从企划、设定、分卷大纲到正文连载全流程创作，效率远超传统手写、单独码字。本文结合这部跨境盗墓阴文长篇完整创作实例，拆解企划...

从大会讨论的自进化智能体、Coding Agent、记忆系统、Agent Harness、安全治理和智能体基础设施等议题来看，行业关注的重点正在发生明显变化：

Agent崩溃的首要原因是“工作记忆”与“长期记忆”的混淆。当对话变长，短期上下文被无关紧要的寒暄填满，核心指令被挤出窗口。我们需要在底层实现类似人类大脑的海马...

不少企业现在已经不缺AI工具。业务部门会用大模型写材料，技术团队会用Agent处理开发任务，运营和销售也会尝试把一些重复工作交给AI。真正往下推进时，问题很快会...

企业开始引入AI Agent之后，一个变化会很快出现：Agent不再只运行在统一平台里，也会出现在员工自己的工作环境中。中心平台里的Agent负责批量任务、系统...

企业做 Agent 试点，第一阶段通常推进得很快。接一个大模型，挂几个工具，补一批业务知识，再做一个对话入口，团队很快就能看到效果。

明明开了一个全新的对话窗口，想让它对某个问题做一次干净、独立的思考，结果它的回复里却"夹带"了你之前聊过的内容——上一个项目的背景、你之前提过的偏好、甚至几天前...

过去几年，企业IT团队已经很习惯用容器和K8s来管理应用。服务如何部署，副本如何扩缩，节点故障后如何恢复，版本如何滚动升级，这套工程体系已经很成熟。很多团队开始...

2026 年 6 月 26 日，一个普通的周三。但这一天发生的一件事，让我意识到——如果不解决 AI 的"记忆"问题，它的一切承诺都不可信。