存储系统按照抽象级别分类，分为三种：文件存储、对象存储、块存储。此处我们不讨论块存储，只讨论文件存储与对象存储。文件存储是我们在日常生活中最熟悉的存储方式。它将数据组织成树状结构（目录/文件夹）。每个文件都位…

董付国老师Python系列教材（累计印刷超过240次）推荐与选用参考 中国大学MOOC董付国老师“Python程序设计基础”可以发证书啦 开学第一课：一定不要这样问老师Python问题 Python小屋7500道习题免费在线练习 “Python小屋”1400篇历史文章分类速查…

本文系统梳理了检索增强生成(RAG)架构的演进历程，从Naive RAG到Advanced RAG、Modular RAG，再到最新的Agentic RAG。详细分析了每代架构的核心特点、技术突破和应用场景，揭示了RAG技术如何通过模块化设计、智能体协同等创新解决知识更新、语义…

端云协同 Agent 端侧负责“实时、安全、低成本的感知与执行”， 云侧负责“重推理、全局知识与持续学习”， Agent 负责“决策、调度与自我管理”。一、为什么一定要「端 云 Agent」？如果没有 Agent：端：只能执行云&a…

一、设计原则 这套 Schema 的目标是： 评的是系统行为，不是模型输出 能复现、能回放、能自动打分 Failure 是一等公民（不是附属） 端 / 云 / Agent 责任可归因 二、顶层结构总览 {"scenario_meta": {...},"ini…

多 Agent / 多策略 A/B 评测 在相同场景分布下， 对不同 Agent 结构 / 决策策略 / 阈值 / Prompt， 进行可复现、可归因、可统计的行为级对比评测。关键词只有三个： 同场景 行为级 可归因一、为什么 Agent 一定要做 A/B，而不是“…

Agent 评测体系自动化引擎层 ✅ Failure Taxonomy（可判因、可统计、可演化） ✅ JSON 场景自动生成器（可规模化、可控分布） ✅ Failure → 场景 → 评测 的闭环设计 一、总体目标 我们要解决的问题是： 如何系统性地产生…

如何在端云协同 Agent 里自动学策略目标 不是让 Agent 更聪明，而是让系统“更少出事”Agent Policy 自动搜索 把 Failure taxonomy 映射为 reward / penalty， 在固定场景分布下， 自动搜索“失败最少、代价最小”的 Agent 决策策略。核心思想…