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从各行业落地实践来看,AI Agent 的核心价值是解决动态、复杂的业务问题,但不少团队因缺乏系统化工程流程,导致 Agent 在真实场景中表现不稳定。AI A...
培训的起点不是教工具,而是拆解 AI Agent 的核心能力循环 —— 感知、决策、执行、学习,每个模块对应具体的工程实现逻辑与行业选型判断:
AI Agent 的落地推动了传统技术角色的能力重构,同时催生了更聚焦场景的新角色:
当前 AI Agent 仍处于技术快速迭代、场景分散落地的早期阶段 —— 大模型底座的能力边界在持续拓宽,但面向不同行业(如工业制造、金融服务、企业办公)的落地...
在企业级 AI Agent 的落地实践中,仅依赖单一模型训练难以支撑其在复杂业务场景下的稳定运行。一套体系化、工程化的 AI Agent 培训流程,是保障智能体...
随着大模型技术栈的成熟与落地,AI Agent(具备感知 - 决策 - 执行闭环的自主任务处理系统)正从实验室原型转向产业级应用,AI Agent 搭建师这一角...
随着 AI 智能体技术从实验室概念落地到各行业业务场景,围绕智能体构建、部署的专业角色 ——AI 智能体搭建师 —— 逐渐成为技术与业务落地的核心衔接者。在行业...
智能体技术正从实验室原型向产业场景快速渗透,伴随而来的是 “AI Agent 搭建师” 这一新兴角色的出现,但从业者普遍面临能力定位的困惑 —— 这种困惑本质上...
随着智能体(AI Agent)从实验室概念走向企业落地,AI 应用的核心逻辑正在发生本质变化:过去我们将 AI 视为可调用的工具模块(如 NLP 接口、CV 模...
随着智能体技术从概念验证走向垂直场景落地,AI Agent 搭建师作为连接大语言模型(LLM)技术与行业需求的核心角色,在快速变化的行业环境中面临着一系列工程实...
在当前企业级 AI Agent 落地过程中,行业普遍存在一个误区:将智能体能力等同于大模型微调效果,忽视了从业务对齐到持续运维的全流程体系化建设。实际上,智能体...
在人工智能领域,有效的智能体培训是一项复杂且关键的工程,它需要一套清晰的流程来确保智能体性能达到预期。当前,许多团队在智能体培训初期,往往缺乏明确规划,陷入盲目...
近期与从事智能体开发的业内人士交流,发现一个值得关注的现象:职业焦虑在这一群体中逐渐浮现。这种焦虑并非单纯源于技术的快速迭代,而是由行业更深层次的结构性变化所引...
在过去的开发模式中,我们将 LLM 视为一个且只能处理文本的无状态函数(Stateless Function)。但在实际的企业级场景(如腾讯云的某些客户落地场景...
在2026年的技术语境下,单纯调用LLM接口或在Chat界面输入简单指令,已不再具备核心竞争力。我们观察到一种普遍的技术陷阱——“智能体浮光行为” (Agent...
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