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征程 6X 常见 kernel panic 问题

kernel panic 包含了多种内核异常类型，包括但不限于：空指针/异常指针、HungTask、RCU Stall、softlockup、hardlockup、OOM、BUG_ON。

最近科技圈有个消息挺重磅的，做浏览器AIAgent的Kernel公司，刚搞定了2200万美元融资。

如果你已经在用 Semantic Kernel（后文简称 SK）写“会调用几个插件”的聊天助手，突然发现微软又冒出一个Agent Framework，并且还一堆Microsoft.Agents.AI.*的项目目录正向你招手——此刻的你，也许就像十年前刚理解依赖

随着Agentic AI 的最新进展，Microsoft 正在改进其相关开发工具，整合 Semantic Kernel 和 AutoGen 的功能，提供新的开源 Microsoft Agent Framework，以简化 AI Agent和Multi-Agen

在上几篇文章中，我们一步步拆解了Semantic Kernel的各个组件，从Kernel和Plugins到Agents和多代理系统，这些工具让AI不再是孤立的实验，而是能深度融入.NET项目的利器。作为这篇系列的最后一篇，我们来聊聊如何将这些知识落地到真实项目

近两个月来，以太坊（ETH）走势持续走强，价格在多个关键节点创下新高，吸引了大量机构和高净值投资者重新关注ETH的投资价值。伴随价格上行，验证者们也在寻求更高效的收益途径，再质押（restaking）因此成为市场热点。数据显示，目前以太坊restaking协议

苹果今日向 iPhone 和 iPad 用户推送了 iOS/iPadOS 18.7 更新（内部版本号：22H20），本次更新距离上次发布正式版间隔 48 天。

在当今由 AI 驱动的环境中，组织越来越希望在维护数据隐私和降低运营成本的同时，使用大语言模型。Microsoft Foundry Local 是一款免费的工具，允许开发者完全在设备上运行生成式 AI 模型 —— 无需 Azure 订阅，无需网络连接，且数据不

想象一下，如果你可以像搭建乐高积木一样构建AI应用，每个Plugin就是一个精心设计的模块，既可以独立工作，又能与其他模块完美融合。这不是幻想，这就是Semantic Kernel Plugin架构为我们带来的编程体验！

在上几篇文章中，我们已经深入探讨了Semantic Kernel的Memory机制和向量存储，这些工具让AI应用像传统数据库系统一样可靠，能处理海量知识。

Semantic Kernel 提供了向量存储（Vector Store）抽象层中的向量搜索功能，支持多种选项如过滤、分页等。本文将详细介绍其用法。

在上几篇文章中，我们探讨了Semantic Kernel的规划器如何自动化多步任务，让AI像传统工作流一样高效运行。作为一个专注.NET开发的博主，我发现Memory机制是让系统真正“聪明”的基础。它不是简单的缓存，而是能让AI记住上下文、检索知识，就像传统数