【AI驱动】 康奈尔大学最新论文《AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges》深入探讨了AI Agents和Agentic AI的区别。AI Agents是基于LLM和LIM的模块化系统，用于特定任务自动化；Agentic AI则是多智能体协作系统，强调自主性和动态任务分解。论文对比了两者的应用场景、挑战及解决方案，指出AI Agents适用于客服、调度等任务，Agentic AI用于科研自动化、机器人协调等复杂场景，为AI技术发展提供了清晰路线图。

【学习各类API】 本文汇总了几款优秀的AI助力SEO的API。无论是智能化的关键词优化、内容创作，还是数据驱动的排名策略，AI+SEO API将引领你的网站冲上榜首。

【AI驱动】 今天为你带来一份简历优化的秘密武器 —— DeepSeek，手把手教你从简历要素拆解到避开常见雷区，帮你量身定制一份属于你自己、能够 “精准狙击” 目标岗位的王牌简历！

【日积月累】 这篇文章全面对比了Manus、OpenManus和OWL三个AI智能体。Manus是一个通用型AI代理，能够自主执行任务，其核心架构包括规划模块、记忆模块和工具使用模块。OpenManus是Manus的开源复刻版本，采用极简可插拔框架，强调模块化和可扩展性。OWL则是一个开源AI智能体项目，完全复刻了Manus的核心功能，并在灵活性和开源生态上实现了超越。文章还介绍了Agent的发展历程，从裸大模型调用到长短任务智能体的变化。

【API对比报告】 本文选用豆包-Doubao 1.5 pro 32k、DeepSeek-DeepSeek V3、Kimi-moonshot v1 8k三个大模型进行试用，并呈现出全方位的数据对比,我们一起来探讨下谁才是HR场景+AI提示词生成大师

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【日积月累】 APISIX-MCP结合AI模型上下文协议（MCP），提供标准化路径，使传统应用能轻松接入AI大模型。通过APISIX-MCP，用户可通过自然语言与APISIX网关交互，管理API资源和插件配置。这种方式降低了操作复杂度，提高自动化程度，并确保配置准确性。MCP协议为API智能管理开辟新可能，APISIX-MCP将持续优化以提升运维效率。

【AI驱动】 AWS MCP 服务器套件通过 Model Context Protocol 实现大型语言模型与外部数据源的无缝集成。MCP 作为 AI 应用程序与外部资源的桥梁，提供了多模块化服务器，帮助开发人员访问 AWS 文档、知识库等资源，简化管理和优化项目开发流程。套件核心功能包括代码生成、项目架构优化、成本分析以及图像生成。安装与配置简单，旨在提升开发效率，降低技术风险。

【最新动态】 MCP（模型上下文协议）是AI时代的“万能适配器”，通过标准化服务描述及上下文感知机制，消除了工具间的协议鸿沟，支持运行时动态编排。它标志着AI交互从人工编码适配转向机器自主协作，使AI应用能自由调用跨领域服务，实现智能编排。MCP如同人工智能领域的USB-C接口，构建通用连接规范，推动AI应用从功能固化的程序进化为自主智能体，助力认知革命。

【AI驱动】 本文通过64张图深入解析了LLM Agents的核心技术和未来发展趋势。文章首先介绍了LLM Agents与传统LLM的区别，强调了LLM Agents需要记忆、工具和规划等组件协同工作。接着探讨了LLM Agents的记忆机制，包括短期记忆和长期记忆，以及如何通过上下文窗口和外部数据库实现。文章还阐述了工具的使用，包括获取数据和执行操作，以及Toolformer和MCP等技术。在规划方面，讨论了推理、ReAct和Reflexion等技术，以及多Agent协作的框架和应用。最后，文章总结了LLM Agents的构建方式，并展望了其未来发展。

【AI驱动】 本文深入探讨了AI Agent与AI Workflow的区别和联系。AI Agent是具有自主意识的智能实体，能够感知环境、推理决策并采取行动，强调自主学习和决策能力，适应性强，适合处理不确定性和需灵活调整的场景。AI Workflow则是一系列预定义、有序的任务步骤组成的智能化生产线，强调标准化、自动化和可预测性，适合处理结构化、重复性任务。两者各有优势，适用于不同场景，未来将不断融合进化，推动AI技术的发展。

【AI驱动】 文章介绍了Markdown与AI结合的效率优势，强调Markdown作为轻量级标记语言，因其简洁的语法和跨平台的通用性，在AI时代显得尤为重要。Markdown帮助AI理解文本结构，适用于生成结构化文档、技术文档和学习笔记。熟练使用Markdown可以提升工作效率，特别是在文档协作、笔记管理和内容创作中。通过这篇指南，读者可以快速掌握Markdown的基本用法，并在与AI大模型的协作中有效运用这一工具。

【AI驱动】 本文探讨如何使用Playwright与DeepSeek使AI理解动态网站页面内容并自动定位元素。文章分析了动态页面挑战及大语言模型的局限性，提出三种解决方案：人工描述页面功能、抓取HTML源码输入、录制用户操作流并优化。这些方法旨在提升自动化测试效率与代码质量，适用于不同复杂程度的场景。未来技术进步可能让AI直接理解页面。

【日积月累】 用deepseek三步做图 1、用DS生成【html代码格式的内容】 2、将【html代码格式的内容】保存为后缀为 .html 的文件 3、用浏览器打开即可看到交互式饼状图

【日积月累】 最近逛了下Spring的官网，发现Spring AI已经支持DeepSeek！今天和大家聊聊如何在Spring Boot项目制使用DeepSeek，还是非常方便的！