🔥热词:智能

要用智能体?没问题,但你需要充分了解它的定义、适合的场景、存在的问题以及不同路径的选择,而不是被别人忽悠、一拥而上。不然就像当初买了某大模型一体机的机构或者个人一样,Demo 看得热血沸腾,真正用起来感受到的,只有对技术泡沫深深的失望。
当英伟达不再只是“算力提供者”,而试图成为“智能体的神经中枢”,具身智能的未来正在被重新定义。本文从技术演进、系统架构到认知范式,解析英伟达如何构建“硅基生命的脑”,并探讨其是否具备引领智能体时代的底层能力。
智能体(AI Agent)不只是下一代AI发展的关键词,更是推动未来人机协作、自动决策和智能应用演进的核心概念。本文从定义切入,讲清楚AI Agent的结构特征与技术基础,再深入分析其与传统系统的区别与优势;并结合应用场景,拆解Agent在产品落地中的潜力与挑战。
在AI浪潮席卷产业的当下,“企业智能体”成为中小电商争相追逐的数字化新解法。然而,理想中的智能跃迁,现实中却频频“落空”。本篇文章将深入剖析中小电商在AI化转型中遭遇的三重困境:技术理解的误区、业务场景的错配、以及组织能力的断层。
AI 智能体的开发不是终点,真正的挑战是“让人用起来”。本文聚焦 Coze、Dify 等平台上的智能体落地问题,从技术部门视角出发,拆解如何打通内部认知、使用路径与体验机制,推动 AI 工具从“能用”走向“好用”。
你以为智能体只是“能聊天”?其实它有“五脏六腑”。感知是眼,决策是脑,规划是意图,执行是动作,记忆是经验,学习是成长。这篇文章带你一次看懂智能体的底层构造,理解它为什么越来越像“人”,也越来越值得被产品化。
LiveMCP-101基准测试揭示:即使最前沿AI智能体在真实动态场景中的任务成功率也不足60%。本文解析该研究的双轨评估框架、七大错误模式及消融实验,为不同角色提供具体实践指导,指明从"看起来智能"到"可靠执行"的技术突破路径。
本文提出了一种全新的智能体推理范式——Chain-of-Agents(CoA)。与传统的 TIR 模型仅支持单一智能体的「思考-行动-观察」模式不同,CoA 框架能够灵活定义多个角色和工具的智能体,在单一模型内动态激活,实现端到端的多智能体协作。
他们的研究发现,对齐代码模型的关键问题在于把对齐技术扩大到复杂的真实领域问题中和提升模型推理的安全相关性。
当AI能直接操作系统,人机交互的边界将被彻底重塑。本文系统梳理MLLM驱动的OS Agents技术全栈,从基础模型、框架设计到评估体系,揭示其如何从学术走向现实,并预见个性化与自我进化的未来图景。