AI教程

2026 年的 AI Agent 开发，正处在一个很有意思的转折点上：大模型能力本身已经不再是稀缺资源，真正的竞争变成了“谁能把模型稳定地接入业务系统，并让它可靠地完成任务”。过去两年，很多开发者学了...

很多智能体并不是“不会推理”，而是拿到的信息太多、太杂，或者关键资料根本没有在需要的时候出现。把一整段聊天记录、所有工具结果和模糊的任务要求一起塞进提示词，短任务或许还能运行，任务一复杂，智能体就容易...

你收到的是一份动辄几十页的行业报告，或者一篇包含大量引用的学术论文。你熟练地把文件拖进 Kimi K2 的对话框，在提示框里输入“总结全文”，然后期待一个完美答案。但结果往往让你失望：模型可能漏掉关键...

把重复任务交给 Claude Code 子智能体，关键不在于写一段更长的提示词，而在于把“什么时候调用、负责什么、能看到什么、最后返回什么”分别定义清楚。一个可维护的子智能体，通常由 YAML fro...

Presence 是 OpenAI 面向企业推出的一款智能体平台，核心思路是把 AI 智能体从“对话玩具”变成真正能干活的生产力工具。它最大的不同在于：智能体可以接入企业内部的数据库、文档、管理制度...

持续追踪 AI 行业动态，真正难的往往不是“看到消息”，而是把零散线索变成团队能判断、能分配、能落地的选题。一个实用的最小流程可以很简单：让 Agent 负责收集与初筛，用飞书 CLI 把结构化数据写...

同一个提示词，第一次能生成合格结果，第二次却可能跑题，通常不是模型突然失常，而是任务状态已经变了：资料是否完整、当前处于草稿还是复核阶段、上一轮结果暴露了什么问题，都会影响下一步指令。真正适合复杂任务...

智能体一开始往往只需要记住当前对话，但当任务变成长流程、多轮协作，或者需要跨会话保持用户偏好时，单靠上下文就会变得混乱。记忆机制的选型，核心不是“记得越多越好”，而是判断哪些信息值得保留、应该保存多久...

当用户要求智能体忽略既定规则，或者两个协作智能体给出相反结论时，问题通常不只是“提示词写得不够清楚”，而是执行流程没有规定谁有权决定、冲突如何识别，以及无法判断时该怎么办。更稳妥的做法，是把指令处理设...

长期项目最容易出现的委派问题，不是任务交不出去，而是交出去以后不知道它做到了哪一步、何时该由自己拍板。用 OpenAI Dot 跟进项目时，适合把“持续推进”和“关键判断”分开安排：让它处理边界清楚...

复杂任务里，AI 常见的问题不是“完全不会做”，而是第一版看起来合理，却漏掉边界条件、前后矛盾或任务要求。把结果直接交付，容易让这些问题一路保留下来。Reflection（反思）机制的做法，是让智能体...

如果现有聊天机器人已经能回答问题，却总要用户自己复制信息、切换页面、再回来汇报结果，问题可能不在回答质量，而在它没有承担后续任务。是否要升级成任务型智能体，关键不是追逐更复杂的架构，而是确认：用户真正...

Dify 到了 V1.16.1 版本，一个明显的变化是：工作流（Workflow）和智能体（Agent）之间的边界变得更清晰了。以前你可能习惯在智能体里一股脑塞满提示词和工具，或者把复杂逻辑全写在工作...

选 Agent 框架那阵子，最让人纠结的往往不是模型答得够不够聪明，而是它能不能把一个模糊的目标拆成可执行的步骤，并在工具返回结果后接着往下走。腾讯这次放出的 Hy4 Preview，恰好把重点压在了...

你有没有过这种体验：对着 DeepSeek 敲了一句「帮我写个减肥计划」，回车之后得到的却是一篇谁都能套、放哪儿都对的「正确的废话」。问题几乎从来不在模型，而在那句提问本身——你把哪些信息藏在了心里没...