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AI
Agent越来越“俗”了

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从大厂到初创企业,从平台型基础设施到具体应用落地,Agent的概念正在迅速普及。然而,随着市场的热度不断升温,Agent的发展也面临着诸多挑战和争议。本文深入探讨了Agent浪潮下的双轨叙事:大厂倾向于推出AI化的“全家桶”,而初创企业则更热衷于原生型Agent的开发。
AI
高效 Agents 构建指南

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本文深入解析智能体(Agent)开发,从概念到实践,探讨了智能体的定义、适用场景、设计三要素以及安全性和编排模式等内容。作者结合实战经验,为首次尝试构建智能体的产品与工程团队提供了详尽的指导和建议。
AI,个人随笔
实测Lovart:首款设计类Manus太酷了!(附6大使用场景 & 提示词)

实测Lovart:首款设计类Manus太酷了!(附6大使用场景 & 提示词)

最近,一款名为Lovart的设计类AI Agent引起了广泛关注,被称为“设计类Manus”。它能够通过简单的提示词快速生成海报、宣传视频、漫画等多种设计作品,极大地简化了设计流程。本文将通过实际测试,展示Lovart在海报生成、产品宣传、网站首页设计、漫画创作、表情包制作和塔罗牌设计等六大场景中的强大功能。无论你是设计新手还是专业人士,Lovart都可能成为你的得力助手。
大厂竞逐Agent:新一轮AI话语权争夺战

大厂竞逐Agent:新一轮AI话语权争夺战

曾经“一码难求”的AI智能体平台Manus开放注册后,互联网大厂们纷纷加快了在AI Agent领域的布局。从百度的心响、字节跳动的扣子空间,到阿里与Manus的合作,各大厂纷纷推出智能体产品,试图在AI互联网时代抢占新的入口权。然而,尽管行业关注度暴涨,通用型Agent仍面临诸多技术挑战,而垂直领域的B端Agent却展现出更强的商业化潜力。本文将带你深入剖析大厂在AI Agent赛道的竞争策略,以及这一领域的发展前景与挑战。
AI
暴论一句:MCP + A2A + Reasoning Model = Future

暴论一句:MCP + A2A + Reasoning Model = Future

2025 年被称为 “AI Agent 元年”,Manus、Fellou 等产品纷纷上线,掀起新一轮智能体热潮。但当这些 Agent 被投入真实任务中,却频频“翻车”:无法理解复杂上下文、协作混乱、逻辑跳跃… AI Agent 想从“概念”走向“能力”,还缺什么?本文提出,真正可用的 Agent 系统必须具备三大底层能力:稳定一致的上下文理解机制(MCP)、标准化的 Agent 协作机制(A2A),以及强大的推理模型能力(Reasoning Model)。 三者分别对应:记忆机制、协作机制、决策机制,构成未来多 Agent 协同工作的技术基础。当前产品仍处早期探索阶段,但趋势已经显现:AI 产品的构建方式正在重塑。
AI,个人随笔
Cursor 0.50 震撼更新:AI 原生 IDE 再进化,聊天体验爆棚、后台 Agent 超前瞻,提效神器一网打尽!

Cursor 0.50 震撼更新:AI 原生 IDE 再进化,聊天体验爆棚、后台 Agent 超前瞻,提效神器一网打尽!

Cursor 0.50版本震撼更新,带来了诸多令人兴奋的新功能和改进。从全新的计费模式、强大的Max Mode,到超前瞻的后台Agent,再到优化的代码库上下文理解和丝滑的编辑体验,Cursor 正在重新定义AI原生IDE的可能性。这篇文章将带你深入了解Cursor 0.50版本的亮点,帮助你快速上手,提升开发效率。