Tag
你是不是也听过这些词：Agent、智能体、自主决策…，听起来很高级，但总觉得离实际代码有点远？ 如果你正面临这样的问题：想把AI落地到业务，却被繁琐框架吓退；或者需要快速验证思路，却没有一份完整可直接跑通的代码；这篇文章，说白了就是为你量身定制。 一、智能体的大脑：一个“思考‑行动‑观察”的死循环 在写代码之前，我们先理解一个最简单、也最主要的模型——ReAct 范式 。 Thought
查看更多 2026-08-11
In traditional internet advertising partnership, 360 Wisdom Commercial uses a variety of business models through secure operation services, AI technology empowerment, and urban industry cooperation
查看更多 2026-08-10
编码智能体的生产化元年：从演示到公司级部署的全景工程 团队普遍面临三大痛点：一是能力上限不可见 ——模型在公开基准上表现优异，但在真实仓库中的可行性无法预估；二是推理成本居高不下 ——每一次会话都可能消耗数十万 token，导致预算飙升；三是组织流程没人接手 ——缺少专门岗位来管理模型路由、评测与回滚。正是这三堵墙把“从演示到实际交付”拆分成四条主线：评测程序、路由与并行、成本控制、组织形态。
查看更多 2026-08-08
. 背景 使用者痛点： 市面上已有的 Agent 框架往往「开箱即用」却缺乏安全防护和可 性，导致公司在实际落地时面临「AI 越权执行」和「难以维护」的风险。 去年开始 AI Agent 概念大火，各种框架层出不穷。但与其直接用现成的 Agent 框架。不如亲手从零搭建一个——既能 AI Agent 的工作原理，又能把控安全、 性等工程细节。说起来， 这个项目是个人的练手项目。基于
查看更多 2026-08-05
SpringBoot自动配置不是你以为的那样的智能 自从 SpringBoot 出现以来“约定比更好配置”还有自动配置成了开发者手中的“魔法”工具。只是真正投入生产后很多人会发现这套程序并不像想象中那么完美无缺。 A) 仅仅是条件判断，而非人工智能 自动配置依赖一系列预设好的条件注解：@ConditionalOnClass 。@ConditionalOnProperty
查看更多 2026-08-04
其实， AI Agent 组成：像人一样思考的智能体 全局架构图 在展开各层之前，先给出一张全局架构总览 ——以 MLLM 为中心，把感知、大脑、思考方式、记忆、动作、能力协作、Skill 全部画在一张图上。看清它们如何连接成一个像人一样思考的智能体： 读图指引 中心是大脑 : MLLM 作为"CPU"，承担推理与规划，是一切的中枢。 认知闭环 : 外部世界 → 感知 → 大脑 → 动作 →
查看更多 2026-08-04
当下AI技术已从「被动问答」迈入「主动执行」的全新阶段，AI Agent成为大模型落地公司业务、自动化复杂场景的主要载体。怎么说呢，不同于传统聊天机器人。AI Agent具备自主感知、逻辑规划、工具调用、闭环执行 的完整能力，能够独立完成多步骤复杂任务。 开发者常见痛点： ①缺乏程序化的Agent认知程序；话说回来，②框架选型与环境搭建杂乱无章；③难以在实际业务中落地并保证安全合规
查看更多 2026-08-03
一、为什么 Web3 需要 AI？为什么 AI 需要 Web3？ AI 的四大痛点 普通使用者在使用现有 AI 产品时常遇到以下困境： 训练数据来源不透明，导致模型偏见难以追溯； 个人数据被中心化网站滥用，隐私安全堪忧；不过， 算力资源被少数巨头垄断。使用成本居高不下， 模型决策不可验证，出现“黑盒”问题让信任度下降。说起来， 痛点 说明 Web3 方法 数据黑盒 训练数据来源不透明
查看更多 2026-08-02
第 章 智能体基础 LLM 智能体的本质是一个具备通用推理能力的大语言模型。配合工具调用和执行循环，使其能够自主规划并执行复杂任务。这不是给传统软件套一个聊天界面而是从根本上改变了软件的建立方式——从人工编写每一步逻辑，转向引导一个通用“大脑 ”自主思考、行动和学习。 本章回答的主要问题： 它与传统软件有什么本质区别； 智能体技术怎么一步步从规则程序演进到今天 LLM 驱动的；
查看更多 2026-08-01
如何用Spring AI Alibaba建立智能体？ 您是否希望快速技术的飞速发展，建立智能Agent变得越来越容易。按理说，只是您可能面临以下痛点： **开发复杂度高**：传统方式需要大量自定义代码。学习曲线陡峭， **工具集成困难**：如何将外部工具无缝集成到Agent中？ **上下文管理挑战**：如何让Agent记住之前的对话内容，实现连贯的交互？ **模型微调成本高**：耗时且费用高昂。
查看更多 2026-07-24
Demand feedback
