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ALL About AI 系列(五):智能体(Agent)

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从自动写代码、做财报,到帮运营发邮件、做客服,Agent 正在把 AI 能力拆解成可执行、可编排、可商业化的“数字员工”。但 Agent 到底怎么“想”、怎么“动”、怎么“记住”?Function Calling、MCP、多智能体协同,这些技术路线谁更适合你的业务?本篇用 1 张架构图、3 个实战案例、5 段核心代码,带你从零看懂智能体的底层逻辑、能力边界与落地路径,让 AI 真正为你打工。
AI,个人随笔
ALL About AI 系列(六):多智能体

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当单个大模型开始“卷”不出新花样,硅谷把目光投向“多智能体”——让一群AI像公司一样分工:产品经理写需求、架构师出方案、程序员敲代码、测试员找Bug,24小时自我迭代。实测把4个Agent关进同一频道,3晚跑出1个完整SaaS原型,成本只要15美元。本篇文章带你拆解多智能体的底层协议、通信机制与3个主流框架,外加1份可复制的“虚拟团队”Prompt模板,让你立刻把AI从“聊天框”升级成“数字员工”。
AI
不要构建多智能体

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近年来,AIGC与多智能体系统成为热门概念,产品人也开始幻想通过智能体分工合作解决一切问题。但在实际落地中,多智能体常常成为复杂、割裂、难以维护的噩梦。本篇文章将从产品角度揭示:构建多智能体或许并不是通往智能未来的最佳路径,反而可能拖慢协同效率、模糊交互边界。