本文深入探讨了人工智能领域中两种核心范式——生成式AI（Generative AI） 与 代理式AI（Agentic AI）——的根本区别与内在联系。生成式AI（如ChatGPT）是反应式的，依赖提示（Prompt）进行内容生成（文本/图像等），本质是模式匹配，无自主性。代理式AI则是主动的，以LLMs为推理引擎，通过多步推理（CoT） 和工具调用自主完成复杂任务。二者技术基础相通（LLMs），但范式根本不同：一者创造内容，一者执行任务。

文深入探讨了 AI Agent 在多个领域的应用场景，包括物联网（IoT）、检索增强生成（RAG）和灾难响应等。AI Agent 能够自主推理和行动，将复杂任务分解为子任务并动态调整计划。在农业中，它通过监测环境优化决策；在内容创作中，它结合最新信息生成高质量内容；在灾难响应中，它协调多源信息快速响应。此外，AI Agent 还广泛应用于金融、医疗、人力资源、IT 运营、供应链和交通运输等领域，展现出强大的功能和潜力，为各行业带来了显著的效率提升和价值创造。

本文深入探讨了五种主要类型的 AI Agent，包括反射代理、基于模型的反射代理、基于目标的 Agent、基于效用的 Agent 和学习代理。每种 Agent 都有其独特的智能水平、决策过程和应用场景。从简单的反射代理到强大的学习代理，这些 Agent 在处理复杂任务时表现出不同的能力和限制。文章还讨论了多 Agent 系统的概念，强调了 AI Agent 在人类参与下的最佳性能。

Rowkey 表是一种优化的数据存储表，通过指定唯一主键来避免数据重复，专为提高数据写入和读取性能而设计。通过设置 rowkey，ArgoDB 实现了高性能的 UPSERT 能力，即在写入时能够直接定位数据行，避免全表扫描，实现快速的整行或部分列更新，确保数据的唯一性。 背景信息 在传统的数据存储方案中，读时合并（MOR）被广泛应用于实现快速数据写入的场景，其原理是通过将新数据追加到 Delta 文件中，而不是直接修改基础数据文件（Base 文件），从而大幅提高了写入速度，有效避免写入过程中对现有数据的直

友情链接： 星环产品可存储的表格式功能介绍以及创建示例（扩展篇） 常见文件存储格式概述及优劣势分析 介绍 随着大模型AI技术的发展，全球数据量呈指数增长，尤其是非结构化数据的增加挑战了传统关系型数据库的有效性。传统存储方式不仅成本高，还影响数据处理效率。企业面临的主要矛盾在于：尽管采用了结构化存储方案，但复杂的ETL流程割裂了数据工程与分析，增加了协作成本并限制了数据价值的实时释放。 在此背景下，Parquet作为一种革命性的列式存储格式正重塑数据生态。该开源格式通过创新的列式存储架构，实现了三个维度的技

动态脱敏实现架构 一般地，动态脱敏功能包括2个功能组件，Defensor和SQL网关。根据SQL网关是独立服务还是复用数据源服务，分为Gateway模式和Server模式两种架构： 2.1 Gateway模式 在Gateway模式下，需独立部署并安装SQL网关服务。该架构中，Defensor负责旁路管理业务数据源的访问控制策略，并将其下发至SQL网关；SQL网关则负责接收客户端发送的查询SQL语句，将其下推至底层数据源执行，并根据预设的访问策略对返回结果进行脱敏处理，最终将处理后的结果返回给客户端。 该模

在数据安全风险加剧及法律法规日益严格的背景下，企业处理敏感信息的责任更加重大。直接使用未脱敏的数据可能导致数据泄露，造成经济损失和声誉损害。Inceptor的动态数据脱敏方案通过实时解析和改写SQL语句，在数据访问时进行动态脱敏，有效降低泄露风险。其优势包括即时防护、高度灵活性（超过50种内置算法）和性能优化。

本文围绕高并发查询场景下的性能优化问题，结合ArgoDB技术特性，系统梳理了在高并发环境下提升查询性能的多种实践方法。内容涵盖点查询、范围查询、聚合查询等典型场景，深入解析了数据分区、缓存机制、计算引擎升级、索引优化、关联查询策略、物化视图及参数调优等关键技术手段，旨在为企业在实际业务中实现高效稳定的高并发查询提供参考和指导。

本文探讨了优化关联子查询性能的多种策略，包括使用窗口函数及JOIN方法。在前文中我们了解利用CTE提升查询效率的方法。然而，针对不同场景其他优化手段亦不可或缺。窗口函数能够在单次扫描中完成复杂聚合计算，特别适合分析型查询，减少重复计算并简化查询逻辑。JOIN操作则更适用于大数据集下的多表连接，有效避免子查询的多次执行，提高数据筛选效率。实例表明，采用这些方法可显著优化查询性能，为数据库查询优化提供了全面解决方案。

本文将详细介绍YARN中的资源管理机制，特别是三种主要调度器（FIFO Scheduler、Fair Scheduler和Capacity Scheduler）的工作原理、特性以及适用场景。通过对比它们的核心目标、资源分配策略、多队列支持、资源隔离性等方面的差异，帮助读者根据实际需求选择最适合的调度器，以优化集群资源利用率，提高分布式应用的执行效率。