AI Agent的可解释性设计原则

随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent在众多领域得到了广泛应用，如医疗诊断、金融投资、自动驾驶等。然而，AI Agent的决策过程往往如同一个“黑盒”，其输出结果难以被人类理解。这种缺乏可解释性的情况带来了诸多问题，例如在医疗领域，医生难以信任AI Agent给出的诊断建议；在金融领域，监管机构难以评估AI Agent的投资决策风险。因此，本文的目的是探讨AI Agent的可解释性设计原则，

【MCP原生时代】第4篇｜React实战：从 axios 到 useMcp 的工具调用与流式响应——把工具调用做成可复用的 Hook、把流式响应做成可交互的体验

本文面向前端工程师，系统讲解在 MCP（模型上下文协议）场景下，如何把传统的 axios 请求演进为可复用的 useMcp / useMcpTool Hook，如何在 React 中优雅处理流式响应（SSE / HTTP streaming / WebSocket），并覆盖鉴权、错误处理、重试、幂等性、测试与性能优化等工程细节。文章提供完整代码示例、调试清单与生产部署建议，帮助你把 MCP 工具调

使用 Python 进行动手神经网络和时间序列

原文：towardsdatascience.com/hands-on-neural-networks-and-time-series-with-python-a61d7d75f3d9在我的学士学位期间，我最喜欢的教授告诉我：一旦某物工作得足够好，就不再有人称之为“AI”这个概念与的观点一致，他曾说过“。”人工智能的第一个例子是计算器，它能够在几秒钟内完成非常复杂的数学运算，而人类可能需要几分钟或几