在 AI 场景中，Apache Spark 凭借其强大的批处理能力与 Python 生态兼容性，广泛用于大模型训练前的数据清洗、特征工程与推理任务。而 Ray 因其低延迟、高并发特性，被 OpenAI 等头部机构用于分布式训练与强化学习。两者共同构成 Data + AI 的核心计算底座，支持从数据准备到模型推理的全流程高效执行。
Филолог заявил о массовой отмене обращения на «вы» с большой буквы09:36
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首先，大模型本身无法主动感知，只能对输入被动响应。智能体需要用外部感知组件来主动获取环境信息。对于数字世界的任务，通过智能体工程可以建立基于时间的触发器，定期检查日志、邮件、股价变动等；或基于事件的订阅、监听，接收API推送的事件通知，或当数据库发生变更时自动唤醒记录数据。在物理世界中，智能体还可以通过传感器、摄像头、麦克风等设备采集视觉、听觉、触觉等信号。