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给 Agent 挂上搜索、读写文件、执行命令的能力,它看起来就「能干活」了。但如果真把一个能执行代码、能操作系统文件的 Agent 直接放出来,风险几乎是立刻的...
前一轮你明明让它改 A 文件,它下一轮却跑去翻 B 目录;工具调用日志越堆越长,里面混着无效调用、不成对的 ToolMessage、甚至一整屏异常堆栈。你以为是...
你有没有过这样的时刻:深夜还在改方案,手机弹出一条推送——某个AI模型又更新了。你点开,看了一遍介绍,关掉,却再也睡不着。
AI 已然充斥到了我们的生活中。这两年我们做了很多 Agent、RAG、AI Asistant、但落到企业系统里,常常会遇到一个共同问题:
大模型本身只是一个"会思考的模型"。一旦把它接上工具、放进仓库、让它执行真实任务,问题就接踵而至:上下文该喂多少?工具敢不敢让它随便调?任务要不要拆?做了上一步...
一个 AI 智能体,demo 时惊艳全场,落地后频繁翻车——这是当下很多技术团队的共同体验。
最近,DeepSeek 开源了自研的 Agent 执行框架 DeepSeek Harness(命令行叫 dsh),主打一切皆插件;另一边,LangChain 的...
2022 年底 ChatGPT 横空出世,紧接着 Claude、Bard、Gemini 进场。这一阶段的交互极其简单:你输入一段话,它回一段话,整个过程不碰任何...
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数仓 + LLM 自然语言查询分析是 2024 年以来很热的方向,但实际落地时大家很快会遇到几个痛点:
而今天介绍的开源项目:AstronRPA 则是把 RPA 和 AI Agent 连接起来。
大部分公司都会有一个通用的模板项目,帮助你快速创建一个项目。通常,这个项目需要集成一些公司内部的中间件、单元测试、标准的代码格式、通用的代码分层等等。
AI一小时能写出1000段代码、1000份合同、1000张报表——这可能是2026年最不需要论证的一句话。真正值得讨论的是另一句:为什么工具越强,从个人到企业,...
你可能也有过这样的时刻:遇到问题,先问一句 AI;写方案,让 AI 起稿;连“今天吃什么”,都愿意听它的。它回答得越来越对,你用起来越来越顺——可某个深夜,你会...
一个人,加上 AI,可以写代码、做设计、剪视频、写文案、回邮件、分析数据——过去需要一个小团队一周干完的活,现在一个人一个下午就交付了。
这两年,几乎每家企业都在谈AI转型。买工具、上系统、搞培训、做汇报,动作一个不少。但真正问一句效果怎么样,很多人的回答都差不多:用是用了,但好像也没那么神。
导语:几乎所有企业都在谈 AI 转型。但大多数团队做的事情,本质上是把一个新工具塞进旧流程里,然后期待产出翻倍。问题是——如果流程本身没有变,工具再强,也只是在...
做 AI 方案的人,大概都听过这句开场白:「这套 AI 到底给我省了多少钱、省了几个人?」
本文看点:模型决定 Agent 能不能「想」,Harness 决定它能不能「干」。这篇文章用一套七层框架,讲清企业 Agent 从 Demo 走向生产到底缺哪一...
你可能也见过这样的场景:需求每周都在变,评审会却越开越长;计划表改了一遍又一遍,工期还是对不上;AI 写代码越来越快,团队却越来越不知道该信什么。
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