运营GO
Agent（智能体）听起来玄乎，其实就是你雇的数字员工：你给目标，它自己想办法、…
一个Agent干不完的复杂活，就拆给多个Agent各管一摊，像组队而不是单干。多智能体协作把”全能但易错”换成…
企业的真金白银都在内部文档里：合同、报价、客户记录。把这些喂给公有云大模型，等于把机密递给外人。私有知识库让A…
Agent框架一抓一大把，选错不是功能不够，而是团队被工具绑住手脚。Coze、Dify、LangChain各有…
Agent跑起来像个黑箱：它调了什么、为什么这么答，你一眼看不见。没有可观测性，线上出问题你只能盲猜，优化更是…
会写提示词和写得好，中间差着一条鸿沟。角色、约束、示例这三件套用对了，模型输出能从”大概对”变成”次次稳”。快…
RAG之所以能”用上你自己的资料”，背后那块拼图就是向量数据库。它不按关键词匹配，而是按意思找内容，这正是AI…
单个智能体要记性好，多个智能体还要”共享记性”。共享记忆让一组Agent不必各记各的、重复踩坑，而是像同一个团…
提示词工程教模型怎么想，上下文工程决定模型”眼前摆了什么”。同样的模型，上下文装得好坏，输出质量能差出档次。这…
RAG让AI用上你自己的资料，而不只是训练时记住的通用知识。它把”检索”和”生成”拼起来，是解决幻觉、做企业问…
大模型不是懂世界的专家，是靠海量文本练出”下一句怎么接”的高手。弄清参数、训练、推理这三件事，你才不会神话它，…
