"AI代理通过数据分析、预定义规则和机器学习算法的组合进行实时决策。其核心是，这些代理通过传感器或输入流收集环境数据，这些数据可能包括用户交互、传感器读数或外部数据源。AI会实时处理这些信息，以评估情况并基于其目标做出明智的决策。例如，自动

矢量搜索虽然功能强大，但提出了一些必须解决的挑战，以确保有效实施。一个主要挑战是处理高维数据。随着维数的增加，计算复杂度也上升，导致潜在的性能瓶颈。这通常被称为 “维度诅咒”。 另一个挑战是确保搜索结果的准确性和相关性。向量搜索依赖于相似

计算机视觉在医疗保健领域具有变革潜力，可实现医学成像分析、疾病诊断和手术辅助等应用。它用于放射学，以高精度检测x射线，mri和ct扫描中的异常，有助于早期诊断癌症或骨折等疾病。在病理学中，计算机视觉自动分析组织样本，识别可能指示疾病的模式。