内网工单分析的难点不在模型分析，而在稳定获取登录态数据。通过 Copy as fetch、agent-browser eval 和 Claude Skills，可以把人工筛选、导出、分析工单的 SOP 固化成可复用的自动化能力。
WiFi DensePose 试图用 WiFi 信道状态信息推断人体姿态、存在状态和生命体征。内容拆解 CSI 到姿态估计的基本流程、论文级 DensePose 与开源 Demo 的差距，并给出 Docker 体验方式和使用时需要注意的限制。
Code Review 在核心业务项目中不能只检查语法和代码风格，还要识别历史事故、业务约束和团队经验。这里讲解如何用 GitLab Webhook、Diff 预处理、RAG 知识召回和大语言模型搭建一套业务级 AI Code Review 系统。
AI Agent、传统编程和 Workflow 的核心差异不在于是否使用 AI，而在于谁负责决策。传统编程和 Workflow 依赖人提前设计流程，Agent 则让大模型根据目标、上下文和工具结果动态选择下一步动作。
LangChain DeepAgents 的 Sandboxes 为 AI 代理提供隔离的代码执行环境，使代理可以运行命令、读写文件、安装依赖和执行测试。核心设计围绕 execute() 展开，同时通过文件工具和外部传输通道区分代理内部操作与宿主文件交换。
Spring AI Alibaba 在框架层提供了 ReAct Agent、Graph 编排和 Multi-Agent 支持。围绕 ReAct、顺序/并行多智能体、Plan-Execute 三阶段架构，讲清 Java 项目中如何用它搭建可扩展的智能体系统。
Agent 获得代码执行和文件读写能力后，必须通过沙箱限制文件系统、网络、进程和资源边界。这里系统讲解 Local Runtime、WASM、Docker、gVisor、MicroVM 的隔离原理、适用场景和工程选型方法。
多能力 Agent 如果把所有领域知识都塞进 System Prompt，会浪费上下文并降低可扩展性。AgentScope-Java 的 Skill 机制通过元数据、指令、资源三层加载，让 Agent 先知道可用能力，再按任务加载 SOP、参考文档和脚本。
Deep Agents 是构建复杂 AI Agent 的多智能体框架，适合处理长期运行、多步骤规划、文件系统上下文、子代理协作和持久记忆等任务。内容围绕它解决的问题、核心机制、适用场景和上手方式展开。
