AI,个人随笔 智谱最近悄咪咪干了件大事,开源模型背后的思考! 智谱 AI 开源 AutoGLM,这一颠覆性举动为普通用户和开发者开辟新路。它突破商业壁垒,让 AI 触达功能本质,有望改变手机使用困境,虽面临诸多变数,却展现科技向善的力量。 虾灰鱼 AgentAutoGLM开源模型
AI Agent这么牛逼,Agency会消失吗? 当AI Agent能在7天内完成传统Agency需3个月的跨国营销campaign,效率的代差已成现实。但麦肯锡数据显示,62%的企业在试用AI Agent的同时,并未抛弃Agency——因为算法能生成文案,却读不懂政策背后的合规雷区;能调度数据,却整合不了线下发布会、KOL与虚拟制片的全链路资源。本文指出:AI不是取代Agency,而是倒逼其从“执行外包”蜕变为“智能增强型战略伙伴”。未来的赢家,属于那些将“AI提效”与“人本洞察”深度融合的新型服务机构。 甲方财经 AgentAI应用营销变革
AI 20个企业级案例揭示Agent落地真相:闭源模型吃掉85%,手搓代码替代LangChain UC Berkeley 刚刚发布的《Measuring Agents in Production》——AI Agent 领域迄今最大规模的实证研究,揭开了生产级智能体的真实面貌:不是炫技的“全自动超人”,而是被严格约束的“超级实习生”。73% 的部署只为提升生产力,85% 依赖闭源模型,70% 拒绝微调、死磕人工 Prompt,68% 的任务在 10 步内必须交给人类。可靠性是最大瓶颈,而“约束性部署”(Constrained Deployment)成为企业落地的核心策略。本文提炼四大核心发现,带你穿透 hype,看清 Agent 在真实世界如何“活着”。 硅基观察Pro AgentAI应用提示词
AI AI Agent中的多轮对话是什么?效果如何优化? 从订票到客服,真正智能的交互在于记住你的偏好、理解你的潜台词、主动推进任务——而非机械问答。本文系统拆解多轮对话的四大核心模块(NLU、DST、DM、NLG),揭示其运作逻辑,并针对“记不住”“听不懂”“乱追问”“说空话”四大痛点,给出可落地的优化路径,助你打造真正“懂你”的AI助手。 伍德安思壮 Agent多轮对话技术原理
个人随笔 Agent 和 workflow 的区别在哪,如何选型? Agent真能取代Workflow?别被融资故事带偏了节奏。本文用“谁来做判断”这一核心差异,厘清两者本质:Workflow靠人写死逻辑,稳定高效;Agent把决策权交给模型,灵活却脆弱。真正落地的AI系统,往往是二者混合——关键业务靠Workflow兜底,边缘场景让Agent试错。 叶小钗 AgentWorkflow工作流
AI,个人随笔 Agent智能体开发平台全景图 Agent智能体开发平台正成为人工智能产业的新热点,从2023到2025年,全球市场风起云涌,中国市场更是异军突起。本文将带你全景式了解这一产业的现状、中美模式的差异,以及中国市场的三级生态分层。 沈素明 Agent市场分析技术演进
AI,个人随笔 豆包手机助手会成为智能体的终极形态吗? 字节与中兴努比亚推出的豆包手机助手备受瞩目,其跨应用复杂操作能力惊艳众人,但也面临技术、体验、商业竞争等诸多挑战。它能否引领通用 Agent 发展,未来又将在何处落地? 罗攀 Agent商业竞争手机助手
个人随笔 豆包打响第一枪,超级Agent和超级APP开战了 在超级应用与超级 Agent 的浪潮中,竞争的第一枪已经打响。豆包的入局,不仅意味着国内互联网格局的新一轮洗牌,也揭示了未来数字生态的走向:是以功能整合为核心的超级 APP,还是以智能协作为核心的超级 Agent?这场较量不仅关乎产品形态,更关乎用户习惯、商业模式与技术演进。本文将带你深入解析这场“超级之战”的背后逻辑与潜在影响。 字母榜 Agent豆包超级APP
AI 豆包事件作为“压力测试”:AI Agent商业化的四重壁垒与破局点 豆包手机助手的闪电下架,远非一次简单的产品失败。这起事件以最激烈的方式,将AI Agent从实验室推向市场时面临的技术工程、生态准入、用户信任和商业模式四重壁垒,赤裸裸地暴露在行业面前。本文深度复盘这场‘全真压力测试’,系统推演AI Agent如何跨越鸿沟,为从业者提供一份务实的思考框架。 山姆 Agent产品分析商业化
AI DeepSeek V3.2爆火,Agentic性能暴涨40%解密 DeepSeek V3.2的Agentic能力大增,离不开这项关键机制:Interleaved Thinking(交错思维链)。Interleaved Thinking风靡开源社区背后,离不开另一家中国公司的推动。 新智元 AgentDeepSeek交错思维链
AI AI Agent架构有缺陷,Workflow一定会存在 当AI助手从单一工具调用进化到智能体(Agent)架构,其核心挑战在于意图识别与工具调度的无缝衔接。通过解析Manus等实例,我们看到尽管技术框架趋于成熟,但在效率与可靠性之间仍需权衡。未来,AI Agent的故事虽美好,但生产级应用仍依赖于工作流的精准控制。 叶小钗 Agent工作流意图识别
AI Agent的范式演进:调用-协作-原生智能 随着Nano Banana Pro的爆火,AI Agent的必要性再次成为热议话题。本文将探讨AI Agent的三种演进范式:工具调用、系统协作和原生智能,解析它们在不同阶段的技术本质和现实挑战。 小普 AgentAI应用原生智能