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1652个词条，20892个知识点

通用技术-人工智能

Agent 评估（AI Agent Evaluation / Agentic AI Evaluation）是对具备自主性的 AI 智能体进行系统性度量的工程方法，用于衡量智能体在多步任务中的任务完成度、工具调用正确性、轨迹质量、安全合规性以及成本与效率。与传统模型评估只关注单次文本输出不同，Agent 评估需要覆盖"规划—工具调用—环境交互—结果落地"的完整执行链路，并以可验证的外部状态作为最终成败依据。它贯穿智能体从离线测试到生产监控的全生命周期，是 Agent 规模化落地的关键质量保障环节。

主流的开源 Agent 评估框架有哪些，各自特点是什么？

Agent 评估的核心评估维度包含哪些？

Agent 评估中常用的轨迹质量指标有哪些？

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通用技术-运维

灾备管理（灾难恢复管理，Disaster Recovery Management）是通过容灾与备份等技术手段，保障组织数据安全、确保关键业务在遭遇灾难时快速恢复的一整套管理活动。它围绕数据保护、业务连续性和成本平衡三条主线展开，以恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）为核心量化指标，覆盖从风险评估、策略制定、系统建设到运维演练、应急响应与恢复改进的全生命周期。灾备管理既是企业抵御自然灾害、软硬件故障、人为误操作与网络攻击（如勒索病毒）的基础能力，也是满足网络安全等级保护等合规要求的必要组成部分。

灾备管理中的灾难恢复能力等级是如何划分的？

GB/T 20988-2025 对灾备管理提出了哪些基本要求？

灾备管理中的数据复制技术有哪些类型？

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通用技术-数据库

AI 数据库，说白了就是"给 AI 用的数据库"。普通数据库擅长管订单、账目这类一行行规整的表格；而智能问答、推荐、识图这类 AI 应用，要的是把文字、图片、语音变成一串数字（叫"向量"）存起来，再按"意思接不接近"去快速翻找。AI 数据库就是为这件事设计的：它既能存这些向量，还自带语义搜索、用大白话问数据库、在库里直接跑 AI 推理等能力，让 AI 应用不必把数据搬来搬去就能直接用上。

AI 数据库在事务处理与数据一致性上有哪些设计？

AI 数据库如何实现自然语言查询与 NL2SQL？

AI 数据库如何统一存储向量、关系、文档、图等多模态数据？

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通用技术-人工智能

大模型服务平台

大模型服务平台（Model as a Service，模型即服务，简称 MaaS 平台）是一种面向企业与开发者的云服务能力，通过统一的 API 入口提供大模型的接入、推理调用、资源调度、计量计费与运维管理能力，将模型能力从自建算力集群中解耦出来，使使用者无需关注底层 GPU 资源与推理引擎即可按需获取 AI 算力。平台通常聚合多家主流大模型（含自研与第三方模型），覆盖文本生成、深度推理、代码生成、多模态理解与生成等场景，并以 Token 为结算单位按用量计费，显著降低企业应用大模型的门槛。

大模型服务平台的可观测性（日志、监控、调用追踪）如何实现？

自建大模型服务平台与使用云服务相比有哪些优劣？

大模型服务平台是如何实现多模型统一接入与管理的？

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通用技术-人工智能

智能体技能

智能体技能（Agent Skills，外文名 Skill）是将任务执行过程中的具体操作、业务规则和专业知识抽象封装为可调用、可组合、可复用单元的关键机制，也是由 Anthropic 于 2025 年 12 月发布的一项开放标准格式。它以一个包含 SKILL.md 文件的目录为核心载体，通过"渐进式披露"机制让智能体按需加载专业知识与执行流程，从而把通用大语言模型转化为能够稳定完成特定领域任务的专业能力单元。该概念已被中国信通院列入"2026 智能体十大关键词"，成为智能体从单点响应走向复杂业务全流程执行的重要支撑。

智能体技能的开放标准（SKILL.md 规范）由谁制定、包含哪些约束？

智能体技能在权限隔离与多租户场景下需要注意什么？

智能体技能的 SKILL.md 文件包含哪些关键字段？

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通用技术-编程语言

Markdown 是一种轻量级标记语言，使用纯文本编辑器即可编写带格式的文本。它由 John Gruber 与 Aaron Swartz 于 2004 年共同创建，设计目标是让文档"易读、易写"，且作为纯文本即可直接发布，无需看起来像被标签或排版指令标记过。Markdown 源文件中的标记符号会被解析程序转换为 HTML，因而广泛用于技术文档、代码仓库 README、博客写作与笔记应用。由于缺乏早期统一规范，社区衍生出多种方言，其中 CommonMark 与 GitHub Flavored Markdown（GFM）已成为事实上的主流规范。

Markdown 的代码块有哪几种表示方式？

Markdown 的表格语法结构是怎样的？

Markdown 与 Word 等富文本编辑器相比有何优劣？

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通用技术-人工智能

Agent 部署（AI Agent Deployment / Agentic Deployment，中文亦常称"智能体部署"）是指将具备自主规划、工具调用与多步执行能力的智能体，从原型或测试环境迁移到生产环境，并配套编排、工具互操作、评估、护栏、身份治理、可观测与成本管控等工程及治理实践，使其稳定、可控地服务于真实业务系统的完整过程。它与智能体开发共同构成 AI 生命周期的前后阶段，核心价值在于把"能跑的 Demo"转化为"可信任、可度量、可运营的生产能力"。

Agent 部署中 MCP 协议发挥什么作用

Agent 部署的运行时与容器化方案有哪些主流选择

Agent 部署如何实现弹性伸缩与高并发承载

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通用技术-数据库

多模态数据库

多模态数据库（Multimodal Database）是一种能够原生存储、管理、索引和查询文本、图像、音频、视频、向量及图谱等多种异构数据模态的新型数据库系统。它的诞生主要源于传统数据处理方案在人工智能时代所面临的挑战，旨在解决单一数据模型难以高效应对日益复杂的 AI 应用需求这一痛点，为现代数据检索、分析与智能应用提供统一的基础设施。与仅关注结构化数据的传统数据库不同，多模态数据库将非结构化内容的语义理解、向量化与跨模态关联作为核心能力，使图像、语音、视频等数据与文本、关系数据在同一系统中协同工作。

多模态数据库需要具备哪些关键能力？

多模态数据库如何实现跨模态语义对齐？

多模态数据库支持哪些检索方式？

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通用技术-开发工具

Solid 是一个用于构建用户界面的开源 JavaScript 前端框架，由 Ryan Carniato 创建并以 MIT 协议开源。它以细粒度响应式（Fine-grained Reactivity）和信号（Signals）机制为核心设计理念，将 JSX 直接编译为真实的 DOM 操作，不依赖虚拟 DOM 与差异比对（diffing），从而在渲染性能和包体积上具备显著优势。Solid 的 API 在写法上与 React 函数组件相似，但组件函数只在首次渲染时执行一次，响应式更新通过信号驱动的依赖追踪精确完成。经过多年迭代，Solid 已发展出包含 SolidStart 元框架、stores 状态管理库在内的完整生态，其核心思想也被 React、Vue、Angular 等主流框架在不同程度上借鉴。

Solid 的性能表现如何？

Solid 为什么不使用虚拟 DOM？

Solid 的信号（Signals）机制是什么？

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通用技术-开发工具

Svelte 是一个用于构建 Web 用户界面的前端框架，由 Rich Harris 创建并以 MIT 协议开源。与 React、Vue 等在浏览器中运行框架运行时的方案不同，Svelte 采用编译器思路：在构建阶段把用 HTML、CSS 和 JavaScript 书写的声明式组件，编译成精简、经过优化的原生 JavaScript 代码。由于组件在编译期被展开为直接操作 DOM 的指令，Svelte 运行时不携带框架本身，也没有虚拟 DOM 比对开销，因此具有包体积小、启动快、运行时开销低等特点。Svelte 5 引入的 Runes（符文）响应式系统进一步将状态管理显式化，配套的全栈框架 SvelteKit 则提供路由、服务端渲染、表单处理等能力。

Svelte 在中大型单页应用中表现如何？

Svelte 的组件是如何定义的？

Svelte 支持服务端渲染（SSR）吗，是如何实现的？

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通用技术-开发工具

Vue（通常读作 "view"）是由尤雨溪（Evan You）创建并维护的开源前端 JavaScript 框架，用于构建用户界面和单页面应用。它采用渐进式架构，以声明式渲染和组件化组合为核心，核心库只聚焦视图层，路由、状态管理、构建工具等复杂能力通过官方维护的配套库提供。Vue 基于标准 HTML、CSS 和 JavaScript 构建，以易学易用、性能出色和生态丰富著称，是当前全球应用最广泛的前端框架之一。截至 2026 年 9 月，Vue 3.5 系列为当前稳定版本，Vue 3.6 已进入 RC 阶段并引入 Vapor Mode 与 alien-signals 响应式引擎；Vue 2 已于 2023 年 12 月 31 日停止维护。

Vue 与 React 在设计理念上有什么区别？

Vue 生态中 Vite 解决了什么问题？

Vue 与 Angular 有什么不同？

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通用技术-编程语言

Mojo 是由 Modular 公司开发的一门编译型编程语言，定位为面向人工智能与异构硬件的系统级编程语言。它在语法上高度接近 Python，同时引入静态类型、所有权与生命周期检查、编译期元编程等系统语言能力，并通过 LLVM 与 MLIR 作为编译基础设施，将同一份代码降到 CPU、GPU、各类 AI 加速器上执行。Mojo 于 2023 年首次公开测试，2026 年 8 月 11 日发布 1.0 正式版并承诺源码稳定性，同年 8 月 18 日将编译器与工具链以 Apache 2.0 许可（附带 LLVM 例外条款）开源。2026 年 9 月 17 日，Modular 发布 26.6 版本，随 Mojo 1.1 正式开放编译器的外部贡献。Modular 已于 2026 年 7 月 29 日被高通公司完成收购，Mojo、MAX 与 Modular Cloud 继续作为独立产品和品牌运营。

Mojo 适合用于哪些 AI 与大模型开发场景？

Mojo 与 C++ 在 AI 系统编程上有什么差异？

Mojo 的所有权与借用检查机制有哪些规则？

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