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AI
即梦 4.0 与 Agent 模式:中文 AI 创作的「效率革命」

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在 AI 图像生成赛道,国外模型如 Nano Banana 凭借角色一致性优势掀起热潮,而国内玩家也正以「本土化创新」破局。字节跳动推出的即梦 4.0(基于 Seedream 4.0 模型),不仅在 4K 清晰度、亚洲人脸一致性上实现突破,更通过 Agent 模式将 AI 创作从「工具」升级为「智能协作伙伴」—— 无需复杂指令,只需自然语言描述需求,即可完成从创意拆解到批量生成的全流程。本文将从技术逻辑、实际应用、产品价值三个维度,拆解即梦 4.0 与 Agent 模式如何重构中文用户的创作效率。
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用Coze+Claude实现Manus,Agent的难点到底在哪?

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Manus 的出现,标志着我们进入了 AI 应用的 L2.5 阶段,也让“入口即应用”的产品形态成为可能。但真正落地一个 Agent,难点远不止模型能力——从规划、执行、观察到工具调用,每一个环节都藏着坑。本文通过 Coze + Claude 的实战组合,拆解 Manus 的核心架构,带你看清 Agent 的底层逻辑、技术挑战与未来演进方向。
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融资1500万美金,在AI时代如何面向Agent做营销

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当AI Agent成为信息的主要消费者,传统的营销逻辑正在失效。网站不再是流量入口,而是可能被AI“忽略”的内容孤岛。Scrunch AI融资1500万美元,押注“AI原生营销基础设施”,试图解决品牌在AI搜索时代的“隐形危机”。本文不仅复盘Scrunch的技术路径,更重新定义了“有效内容”的标准,为营销人提供一套面向Agent优化的新范式。
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调 Agent 的 Prompt 太痛苦了?这套“写法 + 测评”救了我

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开发导购 Agent 过程中 “翻车” 不断?Anthropic 发布的视频详细讲解如何写好 Agent 的 Prompt 与测评。Agent 并非更聪明的聊天机器人,而是在工具回路中自主推进任务的系统。何时该用 Agent?复杂、高价值任务更适配。怎么写好 Prompt?要像 Agent 思考,赋予合理启发式等。测评又该怎么做?从 “小而真” 开始,评测结果与过程。本文将深入分享视频中的关键观点,为 Agent 开发排忧解难。