"智能體"相關(guān)的文章
AI,個人隨筆
突破300年數(shù)學(xué)難題！陶哲軒出題，DeepMind通用科學(xué)AI智能體一夜屠龍

突破300年數(shù)學(xué)難題！陶哲軒出題，DeepMind通用科學(xué)AI智能體一夜屠龍

谷歌DeepMind重磅推出AlphaEvolve，最強通用AI智能體橫掃數(shù)學(xué)難題！它不僅推動了300年「接吻數(shù)難題」，一舉顛覆了56年前Strassen算法神話。而且，還在AI訓(xùn)推、TPU設(shè)計、數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，展現(xiàn)出了極強的實力。
AI,個人隨筆
AI來了，知識付費不會團滅的

AI來了，知識付費不會團滅的

在 AI 技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，知識付費行業(yè)正經(jīng)歷深刻變革。從業(yè)者們或焦慮于被時代拋棄，或積極探索借力 AI 提升服務(wù)。文章以作者親身體驗及行業(yè)觀察為例，剖析 AI 如何為知識付費提效、重塑行業(yè)格局，以及從業(yè)者應(yīng)如何抓住機遇實現(xiàn)升維發(fā)展。
AI
Coze智能體工作流：系統(tǒng)提示詞 VS 用戶提示詞，到底怎么用？

Coze智能體工作流：系統(tǒng)提示詞 VS 用戶提示詞，到底怎么用？

在Coze AI平臺開發(fā)智能體工作流時，系統(tǒng)提示詞（System Prompt）與用戶提示詞（User Prompt）是構(gòu)建對話交互的核心要素。二者在功能定位、作用層級和應(yīng)用場景上存在顯著差異，直接影響智能體的行為模式和輸出質(zhì)量。本文將通過功能對比、場景分析和典型案例，詳細(xì)闡述系統(tǒng)提示詞與用戶提示詞的差別，并提供設(shè)計實踐建議，幫助新手用戶更好地理解和應(yīng)用這兩種提示詞，實現(xiàn)智能體的高效對話交互。
AI,個人隨筆
如何基于低代碼構(gòu)建超級智能體？

如何基于低代碼構(gòu)建超級智能體？

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，低代碼平臺為構(gòu)建復(fù)雜智能體提供了新的可能性。本文作者通過親身經(jīng)歷，分享了如何利用低代碼平臺和智能助手（如扣子空間）完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，并探討了基于低代碼構(gòu)建超級智能體的潛在方案。文章不僅展示了低代碼平臺在實際任務(wù)中的應(yīng)用，還提出了如何通過低代碼實現(xiàn)多智能體協(xié)作，為產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)者提供了新的思路和方法。
AI
AI產(chǎn)品經(jīng)理必修課：如何提升AI智能體輸出的確定性？

AI產(chǎn)品經(jīng)理必修課：如何提升AI智能體輸出的確定性？

AI智能體的生成內(nèi)容有很大的不確定性，如何提升輸出確定性？本篇文章深入探討 AI 生成內(nèi)容的穩(wěn)定性問題，分析影響智能體輸出的關(guān)鍵因素，并提供實用策略，幫助產(chǎn)品經(jīng)理優(yōu)化 AI 交互體驗，讓智能體的回答更加精準(zhǔn)可靠。
AI,個人隨筆
多智能體(Multi-Agent): AI時代的指揮官與合理分工

多智能體(Multi-Agent): AI時代的指揮官與合理分工

多智能體系統(tǒng)作為AI領(lǐng)域的新趨勢，正展現(xiàn)出巨大的潛力。本文深入探討了多智能體如何通過分工與協(xié)作提升效率，從歷史上的勞動分工談到現(xiàn)代AI的多智能體架構(gòu)，展望了其未來發(fā)展趨勢，并介紹了企業(yè)級多智能體架構(gòu)的應(yīng)用場景，揭示了多智能體如何成為AI時代的指揮官，推動技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的變革。
AI
大廠Agent混戰(zhàn)：復(fù)刻Manus的野心與困局

大廠Agent混戰(zhàn)：復(fù)刻Manus的野心與困局

字節(jié)、阿里、百度等大廠紛紛入局智能體賽道，推出產(chǎn)品參與流量入口爭奪戰(zhàn)，但目前仍未突破能力邊界。字節(jié)的“扣子空間”、阿里的“心流”、百度的“心響”等產(chǎn)品雖各有側(cè)重，卻都面臨技術(shù)復(fù)刻與流量爭奪的雙重焦慮，未來智能體之戰(zhàn)仍充滿變數(shù)。
AI,個人隨筆
智能體：第二波浪潮已至

智能體：第二波浪潮已至

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，我們正迎來智能體的第二波浪潮。這些新一代的智能體，由大型語言模型（LLM）驅(qū)動，不僅在理解力和自主性上遠(yuǎn)超早期的語音助手如Siri和Alexa，而且能夠執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，展現(xiàn)出前所未有的能力。本文將探討智能體的演變，從早期的規(guī)則驅(qū)動聊天機器人到如今能夠進行推理、決策并調(diào)動工具完成任務(wù)的LLM-based Agent，以及這些進步如何預(yù)示著AI領(lǐng)域的新飛躍。
AI,個人隨筆
普通人也能用上超級智能體！實測100+MCP工具隨便選，撰寫報告/爬蟲小紅書效果驚艷

普通人也能用上超級智能體！實測100+MCP工具隨便選，撰寫報告/爬蟲小紅書效果驚艷

納米AI搜索平臺的推出，為普通人提供了接觸和使用超級智能體的機會，降低了MCP工具的使用門檻。文章通過實測100多個MCP工具，展示了撰寫報告和爬蟲小紅書等任務(wù)的驚艷效果。納米AI萬能工具箱的開放生態(tài)和本地部署能力，讓智能體的應(yīng)用場景和能力得到極大擴展，預(yù)示著智能體技術(shù)的普及和應(yīng)用新時代的到來。