2022年底，ChatGPT横空出世。那一刻，所有人都以为AI的终极形态就是"超级聊天机器人"——你问什么，它答什么，知识渊博，对话流畅。

大语言模型是大多数产品团队首次遇到的、每个请求都有可见边际成本的依赖项。这改变了规则：一个功能可能“工作正常”，但在生产环境中却因悄悄烧钱、重试导致费用激增，或...

文档版本：V1.1适用场景：医药领域海量文本 RAG 知识库构建、专业知识问答系统核心创新：上下文 - 联系轻量化图谱 + 上下文级 Embedding + 评...

很多团队会把“稳定性”理解成：同一输入要得到同一段文字。但当系统进入工具调用 + 多 agent 并行 + 程序执行阶段，真正需要的是：

我把90%的锅扔给了"需求定义不清楚"，但万万没想到跨过需求的坑，就跳进UI的坑，出了UI的坑又进入测试的坑，总之是花式踩坑。当前项目代码在这里tcm_odss...

原文： https://mp.weixin.qq.com/s/C46jhKFNAhiIuri9d8_MsA欢迎关注公zh: AI-Frontiers

Hooks 的思路很直接：不再依赖 LLM 的「记不记得」，而是直接在关键节点插入确定性的执行逻辑。

拥有 GitHub 账号，无额外门槛，模型由 Azure OpenAI Service 提供，免费使用有频次 / Token 限制（免费版：每分钟 15 次、每...

做 AI 编程、OpenClaw 开发的朋友都懂，跑个多 Agent 任务、调个复杂模型，token 烧得比奶茶还快，钱包分分钟见底。最近各大厂商像是约好了一样...

🚀 本文收录于Github：AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助，欢迎 ⭐ Star 支持！

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随着AI技术的普及，OCR（光学字符识别）与LLM（大语言模型）的结合，彻底打破了“手写用例”的效率瓶颈。今天给大家分享一套可落地的《自动生成用例：基于OCR+...

最初你使用LLM时，比如豆包，只需要在输入框输入一句话，模型给你一段回答，这个阶段，软件工程的主要工作围绕于Prompt。

"实际操作中，我一边打开LLM agent，另一边打开Obsidian。LLM根据对话进行编辑，我实时浏览结果——跟随链接、查看图谱视图、阅读更新后的页面。Ob...

问题的核心在于,多数团队将LLM当作“加强版的模板工具”——输入需求文档,输出标准格式用例。这种工具驱动的思维,往往导致大量低质量产出。而真正发挥LLM价值的方...

大多数 AI 辅助开发工具背后，潜藏着一个心照不宣的假设：要帮助 AI 理解你的代码，就得给它更多的代码。

最近又出了一个Agent ，叫Hermes Agent，很多人已经在使用了，但是对于Hermes Agent配置模型还不是特别了解