Advanced Context Engineering For Agents
文章介绍了12-factor agents架构和高级上下文工程技术，通过sub agent机制缩小上下文范围，提升AI编码代理的效率和精准度。展示了实际应用场景和技术实现细节，为构建可扩展的AI...
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12-factor架构
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怎么用Ai写小说
这篇文章介绍了一个基于AI的小说生成器项目，提供了GitHub仓库地址和项目概述。文章展示了如何使用该工具生成小说内容，包括功能特点和使用方法，适合对AI文本生成感兴趣的开发者。
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AI Agent
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去做垂类Agent!
文章基于AI Agent落地经验指出通用模型并不真正通用，OpenAI和Anthropic等模型都通过强化学习在特定领域增强能力。作者强调应避免开发通用智能体，转而专注于垂直细分场景以降低实现成本。
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Agent成功的12因子
文章分析了当前AI Agent产品开发的现状与问题，指出过度依赖框架会导致灵活性受限和质量瓶颈。建议采用逐步构建的方式，将Agent模块融入现有产品，并强调通过明确任务范围和人工反馈来提升实际效果。
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AI产品
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搞钱 Ai产品矿
本文介绍了一个名为ideaminer的开源项目，该项目专注于AI产品创意挖掘与分析。文章通过图示展示了项目架构和功能模块，帮助开发者理解如何利用该工具进行创意发现和评估。
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AI代理
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20Lessions From Building 100S Of Ai Agents
文章介绍了AI代理的定义及其工作原理，强调AI代理使用LLM进行环境交互和决策以实现目标。重点讨论了人类在使用AI时的责任归属问题，并提供了AI代理开发的初步规划步骤。
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Advanced Context Engineering For Agents
文章介绍了12-factor agents架构和高级上下文工程技术，通过sub agent机制缩小上下文范围，提升AI编码代理的效率和精准度。展示了实际应用场景和技术实现细节，为构建可扩展的AI...
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AI工具
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Rag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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The Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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AI工程化
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Dify落地Ai的企业,请注意!!!
本文分析了Dify等No-Code平台在企业AI应用落地中的局限性，指出随着AI能力提升，复杂应用存在能力瓶颈，编排式工作流价值被挤压，建议重新审视技术方案以实现更好的工程化落地。
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Ai项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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AI应用
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企业的护城河 Ocr Ai数据飞轮
文章探讨了数据飞轮在AI时代的重要性，强调企业自有数据是AI落地的核心资产。分析了OCR识别作为数据飞轮关键环节的作用，指出准确的数据提取是构建高质量数据基础的前提，并阐述了数据飞轮如何推动企业...
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信息的价值? Ai自媒体
文章探讨在AI时代如何创造有价值的信息，强调内容价值比工具更重要。分析了AI垃圾内容的危害，提出正确使用AI的方法：树立远大目标、让AI成为助手、实践高效工作流。旨在引导读者用AI提升生产力而非...
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Ai落地要从小场景做起?
文章探讨企业AI应用落地策略，建议从小而高价值的场景入手，优先选择能扩大销量的场景而非单纯降本。强调个人与企业双轮驱动：员工通过小步快跑积累AI经验，企业基于此精准投入高ROI项目，实现规模化价...
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AI应用开发
Return to topDify落地Ai的企业,请注意!!!
本文分析了Dify等No-Code平台在企业AI应用落地中的局限性，指出随着AI能力提升，复杂应用存在能力瓶颈，编排式工作流价值被挤压，建议重新审视技术方案以实现更好的工程化落地。
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AI应用设计
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Ai项目效果差？有个关键问题
文章探讨了AI应用准确度的两个关键因素：用户需求清晰表达和技术处理能力。提出通过设计'入口Agent'节点来检测模糊查询，采用防御式编程思维确保需求收集完整性，从而提高AI系统效率和准确性。
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AI开发
Return to top20Lessions From Building 100S Of Ai Agents
文章介绍了AI代理的定义及其工作原理，强调AI代理使用LLM进行环境交互和决策以实现目标。重点讨论了人类在使用AI时的责任归属问题，并提供了AI代理开发的初步规划步骤。
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Langfuse 提示词版本控制
本文介绍了Langfuse的提示词版本控制功能，展示了如何通过Python客户端获取特定标签和版本的提示词。包含代码示例演示环境变量设置、客户端初始化以及不同版本提示词的检索方法。
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AI开发准则
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Gpt Oos两点启发
文章探讨了CoT（思维链）监控在异常行为检测中的有效性，指出未对齐监督的CoT可能反映潜在风险，并建议开发者通过分析中间步骤提升模型安全性。同时强调应避免直接向用户暴露原始CoT内容以防止虚构风...
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AI成本控制
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长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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AI技术
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AI推理优化
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Agent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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AI时代
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Ai时代的设计思维：从执行者到问题发现者
文章探讨在AI时代执行力不再是核心竞争力，强调设计思维的重要性。提出未来人才需要具备问更好问题、观察用户行为和原型思维三大技能，并分享实践方法如同理心地图和问题阶梯法。
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AI系统
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电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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AI系统优化
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Agentic Ai的14个关键支柱
文章探讨通过并行化和智能编排提升AI系统性能的方法，包括分解复杂任务、利用专业代理和优化执行流程，相比单一架构能显著提高性能、可靠性和准确性。
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AI编程
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编程最佳实践
总结了使用AI编程工具的6点最佳实践，包括上下文压缩、先分析问题解、测试驱动开发、视觉化协作和专用子代理协作模式等，旨在提高开发效率和代码质量。
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AI自动化
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价值100万的Ai解决方案
文章分析了大型医院手写病历数字化的人力成本问题，通过具体案例计算显示日均1600份病历需要20名文员，年成本达200万元。同时展示了AI技术如何通过自动化处理病历信息来优化这一流程，实现降本增效。
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AI落地
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垂直领域Agent的关键
文章探讨了在专业垂直领域应用大语言模型时面临的'最后一公里'挑战，提出了构建专业化评估体系的解决方案，强调领域专家在指标制定和失败模式识别中的关键作用。
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AI设计模式
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开始Agentic Ai
文章探讨了传统提示词（prompt）的局限性，并提出了Agentic AI作为更优解决方案。详细介绍了五大Agentic AI设计模式：反思、工具使用、推理与行动、规划和多智能体协作，强调通过动...
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AI评估系统
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来之不易的5条评估经验
本文总结了AI评估系统的五个重要经验教训，重点介绍了快速模型评估、用户反馈整合、主动安全测试等关键机制，强调评估系统设计需要与真实数据保持一致并动态调整评分标准。
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AI陪伴系统
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怎么设计Ai陪伴?
本文探讨AI陪伴类应用中长期记忆模块的重要性，分析其工作原理和三种触发方式：关键词触发、定时离线处理和Function Call触发，帮助构建具有记忆力的智能对话系统。
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AI项目
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Ai落地成功的首要条件是什么
文章探讨了高ROI AI项目的重要性，包括获得内部支持、衡量成功和聚焦资源，并详细介绍了如何定义此类项目，强调痛点清晰、目标可衡量、技术可行性和数据质量等关键前提。
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AI项目落地
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Ai落地的三个阶段
文章系统性地阐述了AI项目落地的三个核心阶段：准确度优先、延迟优化和成本控制。详细介绍了每个阶段的具体实施策略，包括模型选择、微调时机、延迟优化方案和成本管理方法，为AI项目从概念到商业化提供了...
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API集成
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趋势监控 Trendradar
本文介绍了TrendRadar项目的实现方法，包括使用NewsNow数据源获取热门内容，以及通过飞书机器人进行消息推送的技术方案。详细说明了创建飞书机器人和测试webhook接口的具体步骤。
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Agent Funtion Call
本文介绍了DeepSeek API的函数调用功能，通过天气查询示例展示了如何定义工具函数和使用API进行多轮对话补全，包括工具调用请求和响应的具体实现方式。
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Agent
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Agentic AI
Return to top开始Agentic Ai
文章探讨了传统提示词（prompt）的局限性，并提出了Agentic AI作为更优解决方案。详细介绍了五大Agentic AI设计模式：反思、工具使用、推理与行动、规划和多智能体协作，强调通过动...
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Agent开发
Return to topAgent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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认真做Agent
文章强调Agent开发中可观测性的重要性，指出缺乏埋点和追踪机制会导致故障定位困难、成本失控和迭代方向缺失。重点介绍了OpenTelemetry作为通用可观测标准的价值，以及专为GenAI设计的...
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Agent框架
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不要用AI框架
文章分析了主流Agent框架的核心缺陷，包括黑盒执行、过度抽象和性能稳定性问题，并指出新兴技术栈过早抽象化是框架问题的根源。建议采用轻量级、显式控制的设计以适应快速变化的技术环境。
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Anthropic
Return to topThe Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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CoT监控
Return to topGpt Oos两点启发
文章探讨了CoT（思维链）监控在异常行为检测中的有效性，指出未对齐监督的CoT可能反映潜在风险，并建议开发者通过分析中间步骤提升模型安全性。同时强调应避免直接向用户暴露原始CoT内容以防止虚构风...
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Code Agent
Return to topDeepSeek
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现有Ai落地最佳实践 Agui Copilotkit
本文介绍了一个基于LangGraph和DeepSeek开发的开源项目，提供了快速开始指南和示例，支持Vibe Coding编写方式，并展示了如何通过Claude MCP集成CopilotKit进...
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DeepSeek API
Return to topAgent Funtion Call
本文介绍了DeepSeek API的函数调用功能，通过天气查询示例展示了如何定义工具函数和使用API进行多轮对话补全，包括工具调用请求和响应的具体实现方式。
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Dify
Return to topDify落地Ai的企业,请注意!!!
本文分析了Dify等No-Code平台在企业AI应用落地中的局限性，指出随着AI能力提升，复杂应用存在能力瓶颈，编排式工作流价值被挤压，建议重新审视技术方案以实现更好的工程化落地。
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GenAI
Return to top认真做Agent
文章强调Agent开发中可观测性的重要性，指出缺乏埋点和追踪机制会导致故障定位困难、成本失控和迭代方向缺失。重点介绍了OpenTelemetry作为通用可观测标准的价值，以及专为GenAI设计的...
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GitHub
Return to top搞钱 Ai产品矿
本文介绍了一个名为ideaminer的开源项目，该项目专注于AI产品创意挖掘与分析。文章通过图示展示了项目架构和功能模块，帮助开发者理解如何利用该工具进行创意发现和评估。
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怎么用Ai写小说
这篇文章介绍了一个基于AI的小说生成器项目，提供了GitHub仓库地址和项目概述。文章展示了如何使用该工具生成小说内容，包括功能特点和使用方法，适合对AI文本生成感兴趣的开发者。
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GitHub项目
Return to top趋势监控 Trendradar
本文介绍了TrendRadar项目的实现方法，包括使用NewsNow数据源获取热门内容，以及通过飞书机器人进行消息推送的技术方案。详细说明了创建飞书机器人和测试webhook接口的具体步骤。
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HTTP2
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解决Cursor不可用
文章介绍了HTTP代理的相关配置，包括代理地址、SSL验证、代理支持模式以及禁用HTTP2的设置，适用于开发环境中的网络调试和代理设置。
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HTTP代理
Return to top解决Cursor不可用
文章介绍了HTTP代理的相关配置，包括代理地址、SSL验证、代理支持模式以及禁用HTTP2的设置，适用于开发环境中的网络调试和代理设置。
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LLM
Return to top20Lessions From Building 100S Of Ai Agents
文章介绍了AI代理的定义及其工作原理，强调AI代理使用LLM进行环境交互和决策以实现目标。重点讨论了人类在使用AI时的责任归属问题，并提供了AI代理开发的初步规划步骤。
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不要用AI框架
文章分析了主流Agent框架的核心缺陷，包括黑盒执行、过度抽象和性能稳定性问题，并指出新兴技术栈过早抽象化是框架问题的根源。建议采用轻量级、显式控制的设计以适应快速变化的技术环境。
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LLM优化
Return to top长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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LLM应用
Return to topAgent成功的12因子
文章分析了当前AI Agent产品开发的现状与问题，指出过度依赖框架会导致灵活性受限和质量瓶颈。建议采用逐步构建的方式，将Agent模块融入现有产品，并强调通过明确任务范围和人工反馈来提升实际效果。
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垂直领域Agent的关键
文章探讨了在专业垂直领域应用大语言模型时面临的'最后一公里'挑战，提出了构建专业化评估体系的解决方案，强调领域专家在指标制定和失败模式识别中的关键作用。
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LLM评估
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Llm Judge的洞见
文章介绍了使用Ragas框架进行LLM评估测试的方法，重点阐述了自我反思RAG流程：行动、检查、反思、修正、再行动。通过评分提示词对检索结果进行相关度评分，当分数低于3时重写查询语句以改进检索效果。
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LangGraph
Return to top现有Ai落地最佳实践 Agui Copilotkit
本文介绍了一个基于LangGraph和DeepSeek开发的开源项目，提供了快速开始指南和示例，支持Vibe Coding编写方式，并展示了如何通过Claude MCP集成CopilotKit进...
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Langfuse
Return to topLangfuse 提示词版本控制
本文介绍了Langfuse的提示词版本控制功能，展示了如何通过Python客户端获取特定标签和版本的提示词。包含代码示例演示环境变量设置、客户端初始化以及不同版本提示词的检索方法。
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MCP
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Mcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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No-Code平台
Return to topDify落地Ai的企业,请注意!!!
本文分析了Dify等No-Code平台在企业AI应用落地中的局限性，指出随着AI能力提升，复杂应用存在能力瓶颈，编排式工作流价值被挤压，建议重新审视技术方案以实现更好的工程化落地。
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OCR识别
Return to top企业的护城河 Ocr Ai数据飞轮
文章探讨了数据飞轮在AI时代的重要性，强调企业自有数据是AI落地的核心资产。分析了OCR识别作为数据飞轮关键环节的作用，指出准确的数据提取是构建高质量数据基础的前提，并阐述了数据飞轮如何推动企业...
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OpenTelemetry
Return to top认真做Agent
文章强调Agent开发中可观测性的重要性，指出缺乏埋点和追踪机制会导致故障定位困难、成本失控和迭代方向缺失。重点介绍了OpenTelemetry作为通用可观测标准的价值，以及专为GenAI设计的...
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Prompting
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Prompt最佳实践
文章介绍了Prompting的最佳实践，包括与语言模型沟通的方法、关键参数设置、工程化迭代、系统提示优化、信息结构化、任务分解、样例解释以及推理模型与非推理模型的选择策略。
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Python
Return to top电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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Langfuse 提示词版本控制
本文介绍了Langfuse的提示词版本控制功能，展示了如何通过Python客户端获取特定标签和版本的提示词。包含代码示例演示环境变量设置、客户端初始化以及不同版本提示词的检索方法。
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RAG
Return to topLlm Judge的洞见
文章介绍了使用Ragas框架进行LLM评估测试的方法，重点阐述了自我反思RAG流程：行动、检查、反思、修正、再行动。通过评分提示词对检索结果进行相关度评分，当分数低于3时重写查询语句以改进检索效果。
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长篇合同条款、行业分析报告Ai方案
文章通过对比RAG与知识图谱在处理复杂股权关系查询时的表现，突显知识图谱在强关联业务场景中的优势。使用具体案例展示知识图谱如何通过关系推理解决传统文本检索无法处理的深层关联问题。
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长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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RAG系统
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Rag十大关键
本文总结了将RAG智能体从概念验证部署到生产环境的十个关键原则，强调企业上下文深度、系统整体优化、专业知识价值、数据护城河效应等核心要素，助力技术团队实现有效落地。
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ROI
Return to topAi落地成功的首要条件是什么
文章探讨了高ROI AI项目的重要性，包括获得内部支持、衡量成功和聚焦资源，并详细介绍了如何定义此类项目，强调痛点清晰、目标可衡量、技术可行性和数据质量等关键前提。
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ROI优化
Return to topAi落地要从小场景做起?
文章探讨企业AI应用落地策略，建议从小而高价值的场景入手，优先选择能扩大销量的场景而非单纯降本。强调个人与企业双轮驱动：员工通过小步快跑积累AI经验，企业基于此精准投入高ROI项目，实现规模化价...
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Ragas框架
Return to topLlm Judge的洞见
文章介绍了使用Ragas框架进行LLM评估测试的方法，重点阐述了自我反思RAG流程：行动、检查、反思、修正、再行动。通过评分提示词对检索结果进行相关度评分，当分数低于3时重写查询语句以改进检索效果。
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SSL验证
Return to top解决Cursor不可用
文章介绍了HTTP代理的相关配置，包括代理地址、SSL验证、代理支持模式以及禁用HTTP2的设置，适用于开发环境中的网络调试和代理设置。
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Vibe Coding
Return to top现有Ai落地最佳实践 Agui Copilotkit
本文介绍了一个基于LangGraph和DeepSeek开发的开源项目，提供了快速开始指南和示例，支持Vibe Coding编写方式，并展示了如何通过Claude MCP集成CopilotKit进...
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sub agent
Return to topAdvanced Context Engineering For Agents
文章介绍了12-factor agents架构和高级上下文工程技术，通过sub agent机制缩小上下文范围，提升AI编码代理的效率和精准度。展示了实际应用场景和技术实现细节，为构建可扩展的AI...
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webhook
Return to top趋势监控 Trendradar
本文介绍了TrendRadar项目的实现方法，包括使用NewsNow数据源获取热门内容，以及通过飞书机器人进行消息推送的技术方案。详细说明了创建飞书机器人和测试webhook接口的具体步骤。
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上下文压缩
Return to top编程最佳实践
总结了使用AI编程工具的6点最佳实践，包括上下文压缩、先分析问题解、测试驱动开发、视觉化协作和专用子代理协作模式等，旨在提高开发效率和代码质量。
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上下文处理
Return to top长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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上下文工程
Return to topAdvanced Context Engineering For Agents
文章介绍了12-factor agents架构和高级上下文工程技术，通过sub agent机制缩小上下文范围，提升AI编码代理的效率和精准度。展示了实际应用场景和技术实现细节，为构建可扩展的AI...
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智能体工程：构建高效可靠Ai智能体的系统性框架
文章探讨了构建智能体所需的系统性思维，包括上下文工程、工作流工程和模型工程等核心理念，强调代码工具无法替代系统设计本身。
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上下文管理
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Agent最佳实践
文章介绍了代理(Agent)系统的定义、构建时机和最佳实践，包括提示工程、工具设计、上下文管理和评估方法，并提供了开发建议。
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专业领域
Return to top垂直领域Agent的关键
文章探讨了在专业垂直领域应用大语言模型时面临的'最后一公里'挑战，提出了构建专业化评估体系的解决方案，强调领域专家在指标制定和失败模式识别中的关键作用。
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交互设计
Return to topAi项目效果差？有个关键问题
文章探讨了AI应用准确度的两个关键因素：用户需求清晰表达和技术处理能力。提出通过设计'入口Agent'节点来检测模糊查询，采用防御式编程思维确保需求收集完整性，从而提高AI系统效率和准确性。
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人工智能
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Ai门店人流量监控
文章介绍了AI技术在门店人流量监控中的应用，通过计算机视觉和数据分析实现客流统计、热力图分析和行为识别，帮助商家优化运营和提升服务质量。
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开始Agentic Ai
文章探讨了传统提示词（prompt）的局限性，并提出了Agentic AI作为更优解决方案。详细介绍了五大Agentic AI设计模式：反思、工具使用、推理与行动、规划和多智能体协作，强调通过动...
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人性关怀
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解决Rag断章取义
文章通过两个故事展现张三的奉献精神：作为警察坚守社区18年，化解纠纷、守护居民；作为神仙牺牲仙力，化身灯火帮助寒门学子。突出平凡中的伟大与人性光辉。
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人机协作
Return to top20Lessions From Building 100S Of Ai Agents
文章介绍了AI代理的定义及其工作原理，强调AI代理使用LLM进行环境交互和决策以实现目标。重点讨论了人类在使用AI时的责任归属问题，并提供了AI代理开发的初步规划步骤。
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人类角色
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Return to topAgent最佳实践
文章介绍了代理(Agent)系统的定义、构建时机和最佳实践，包括提示工程、工具设计、上下文管理和评估方法，并提供了开发建议。
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任务分解
Return to topAgentic Ai的14个关键支柱
文章探讨通过并行化和智能编排提升AI系统性能的方法，包括分解复杂任务、利用专业代理和优化执行流程，相比单一架构能显著提高性能、可靠性和准确性。
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Prompt最佳实践
文章介绍了Prompting的最佳实践，包括与语言模型沟通的方法、关键参数设置、工程化迭代、系统提示优化、信息结构化、任务分解、样例解释以及推理模型与非推理模型的选择策略。
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企业AI
Return to topRag十大关键
本文总结了将RAG智能体从概念验证部署到生产环境的十个关键原则，强调企业上下文深度、系统整体优化、专业知识价值、数据护城河效应等核心要素，助力技术团队实现有效落地。
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企业数据
Return to top企业的护城河 Ocr Ai数据飞轮
文章探讨了数据飞轮在AI时代的重要性，强调企业自有数据是AI落地的核心资产。分析了OCR识别作为数据飞轮关键环节的作用，指出准确的数据提取是构建高质量数据基础的前提，并阐述了数据飞轮如何推动企业...
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企业策略
Return to topAi落地要从小场景做起?
文章探讨企业AI应用落地策略，建议从小而高价值的场景入手，优先选择能扩大销量的场景而非单纯降本。强调个人与企业双轮驱动：员工通过小步快跑积累AI经验，企业基于此精准投入高ROI项目，实现规模化价...
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信息价值
Return to top信息的价值? Ai自媒体
文章探讨在AI时代如何创造有价值的信息，强调内容价值比工具更重要。分析了AI垃圾内容的危害，提出正确使用AI的方法：树立远大目标、让AI成为助手、实践高效工作流。旨在引导读者用AI提升生产力而非...
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内容创作
Return to top信息的价值? Ai自媒体
文章探讨在AI时代如何创造有价值的信息，强调内容价值比工具更重要。分析了AI垃圾内容的危害，提出正确使用AI的方法：树立远大目标、让AI成为助手、实践高效工作流。旨在引导读者用AI提升生产力而非...
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函数调用
Return to topAgent Funtion Call
本文介绍了DeepSeek API的函数调用功能，通过天气查询示例展示了如何定义工具函数和使用API进行多轮对话补全，包括工具调用请求和响应的具体实现方式。
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分块策略
Return to top长文本Rag终极解决方案 Llm Based Chunking
文章分析了RAG技术中分块处理的三个主要缺点：响应延迟、输出上下文窗口限制和成本增加，并建议结合上下文RAG方案进行优化。同时提供了分块策略参考链接和代码实现资源。
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创意挖掘
Return to top搞钱 Ai产品矿
本文介绍了一个名为ideaminer的开源项目，该项目专注于AI产品创意挖掘与分析。文章通过图示展示了项目架构和功能模块，帮助开发者理解如何利用该工具进行创意发现和评估。
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医疗信息化
Return to top价值100万的Ai解决方案
文章分析了大型医院手写病历数字化的人力成本问题，通过具体案例计算显示日均1600份病历需要20名文员，年成本达200万元。同时展示了AI技术如何通过自动化处理病历信息来优化这一流程，实现降本增效。
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历史分析
Return to topRag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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原型思维
Return to topAi时代的设计思维：从执行者到问题发现者
文章探讨在AI时代执行力不再是核心竞争力，强调设计思维的重要性。提出未来人才需要具备问更好问题、观察用户行为和原型思维三大技能，并分享实践方法如同理心地图和问题阶梯法。
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可维护性
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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可观测性
Return to top认真做Agent
文章强调Agent开发中可观测性的重要性，指出缺乏埋点和追踪机制会导致故障定位困难、成本失控和迭代方向缺失。重点介绍了OpenTelemetry作为通用可观测标准的价值，以及专为GenAI设计的...
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图数据库
Return to top长篇合同条款、行业分析报告Ai方案
文章通过对比RAG与知识图谱在处理复杂股权关系查询时的表现，突显知识图谱在强关联业务场景中的优势。使用具体案例展示知识图谱如何通过关系推理解决传统文本检索无法处理的深层关联问题。
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场景落地
Return to topAi落地要从小场景做起?
文章探讨企业AI应用落地策略，建议从小而高价值的场景入手，优先选择能扩大销量的场景而非单纯降本。强调个人与企业双轮驱动：员工通过小步快跑积累AI经验，企业基于此精准投入高ROI项目，实现规模化价...
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垂直场景
Return to top去做垂类Agent!
文章基于AI Agent落地经验指出通用模型并不真正通用，OpenAI和Anthropic等模型都通过强化学习在特定领域增强能力。作者强调应避免开发通用智能体，转而专注于垂直细分场景以降低实现成本。
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垂类细分
Return to top
垂类Ai领域落地的关键
文章探讨垂类细分方案中流程理解和角色拆分的重要性，以软件开发为例说明合理任务分配和流程设计的必要性，并分析智能体执行完整流程所需具备的深度理解、实战能力、强大处理和流程串联等关键能力。
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多轮对话
Return to topAgent Funtion Call
本文介绍了DeepSeek API的函数调用功能，通过天气查询示例展示了如何定义工具函数和使用API进行多轮对话补全，包括工具调用请求和响应的具体实现方式。
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大数据处理
Return to top电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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奉献精神
Return to top解决Rag断章取义
文章通过两个故事展现张三的奉献精神：作为警察坚守社区18年，化解纠纷、守护居民；作为神仙牺牲仙力，化身灯火帮助寒门学子。突出平凡中的伟大与人性光辉。
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安全测试
Return to top来之不易的5条评估经验
本文总结了AI评估系统的五个重要经验教训，重点介绍了快速模型评估、用户反馈整合、主动安全测试等关键机制，强调评估系统设计需要与真实数据保持一致并动态调整评分标准。
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客流分析
Return to topAi门店人流量监控
文章介绍了AI技术在门店人流量监控中的应用，通过计算机视觉和数据分析实现客流统计、热力图分析和行为识别，帮助商家优化运营和提升服务质量。
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对话管理
Return to top怎么设计Ai陪伴?
本文探讨AI陪伴类应用中长期记忆模块的重要性，分析其工作原理和三种触发方式：关键词触发、定时离线处理和Function Call触发，帮助构建具有记忆力的智能对话系统。
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小说生成器
Return to top怎么用Ai写小说
这篇文章介绍了一个基于AI的小说生成器项目，提供了GitHub仓库地址和项目概述。文章展示了如何使用该工具生成小说内容，包括功能特点和使用方法，适合对AI文本生成感兴趣的开发者。
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工作流工程
Return to top智能体工程：构建高效可靠Ai智能体的系统性框架
文章探讨了构建智能体所需的系统性思维，包括上下文工程、工作流工程和模型工程等核心理念，强调代码工具无法替代系统设计本身。
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工作流编排
Return to topDify落地Ai的企业,请注意!!!
本文分析了Dify等No-Code平台在企业AI应用落地中的局限性，指出随着AI能力提升，复杂应用存在能力瓶颈，编排式工作流价值被挤压，建议重新审视技术方案以实现更好的工程化落地。
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工具设计
Return to topAgent最佳实践
文章介绍了代理(Agent)系统的定义、构建时机和最佳实践，包括提示工程、工具设计、上下文管理和评估方法，并提供了开发建议。
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工具调用
Return to topAgent Funtion Call
本文介绍了DeepSeek API的函数调用功能，通过天气查询示例展示了如何定义工具函数和使用API进行多轮对话补全，包括工具调用请求和响应的具体实现方式。
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工程优化
Return to topPrompt最佳实践
文章介绍了Prompting的最佳实践，包括与语言模型沟通的方法、关键参数设置、工程化迭代、系统提示优化、信息结构化、任务分解、样例解释以及推理模型与非推理模型的选择策略。
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平凡英雄
Return to top解决Rag断章取义
文章通过两个故事展现张三的奉献精神：作为警察坚守社区18年，化解纠纷、守护居民；作为神仙牺牲仙力，化身灯火帮助寒门学子。突出平凡中的伟大与人性光辉。
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并行计算
Return to topAgentic Ai的14个关键支柱
文章探讨通过并行化和智能编排提升AI系统性能的方法，包括分解复杂任务、利用专业代理和优化执行流程，相比单一架构能显著提高性能、可靠性和准确性。
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应用落地
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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延迟优化
Return to topAi落地的三个阶段
文章系统性地阐述了AI项目落地的三个核心阶段：准确度优先、延迟优化和成本控制。详细介绍了每个阶段的具体实施策略，包括模型选择、微调时机、延迟优化方案和成本管理方法，为AI项目从概念到商业化提供了...
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开发环境
Return to top解决Cursor不可用
文章介绍了HTTP代理的相关配置，包括代理地址、SSL验证、代理支持模式以及禁用HTTP2的设置，适用于开发环境中的网络调试和代理设置。
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开源项目
Return to top搞钱 Ai产品矿
本文介绍了一个名为ideaminer的开源项目，该项目专注于AI产品创意挖掘与分析。文章通过图示展示了项目架构和功能模块，帮助开发者理解如何利用该工具进行创意发现和评估。
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现有Ai落地最佳实践 Agui Copilotkit
本文介绍了一个基于LangGraph和DeepSeek开发的开源项目，提供了快速开始指南和示例，支持Vibe Coding编写方式，并展示了如何通过Claude MCP集成CopilotKit进...
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怎么用Ai写小说
这篇文章介绍了一个基于AI的小说生成器项目，提供了GitHub仓库地址和项目概述。文章展示了如何使用该工具生成小说内容，包括功能特点和使用方法，适合对AI文本生成感兴趣的开发者。
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Rag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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异常行为检测
Return to topGpt Oos两点启发
文章探讨了CoT（思维链）监控在异常行为检测中的有效性，指出未对齐监督的CoT可能反映潜在风险，并建议开发者通过分析中间步骤提升模型安全性。同时强调应避免直接向用户暴露原始CoT内容以防止虚构风...
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强化学习
Return to top去做垂类Agent!
文章基于AI Agent落地经验指出通用模型并不真正通用，OpenAI和Anthropic等模型都通过强化学习在特定领域增强能力。作者强调应避免开发通用智能体，转而专注于垂直细分场景以降低实现成本。
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微调策略
Return to topAi落地的三个阶段
文章系统性地阐述了AI项目落地的三个核心阶段：准确度优先、延迟优化和成本控制。详细介绍了每个阶段的具体实施策略，包括模型选择、微调时机、延迟优化方案和成本管理方法，为AI项目从概念到商业化提供了...
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快速开始
Return to top现有Ai落地最佳实践 Agui Copilotkit
本文介绍了一个基于LangGraph和DeepSeek开发的开源项目，提供了快速开始指南和示例，支持Vibe Coding编写方式，并展示了如何通过Claude MCP集成CopilotKit进...
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思维链
Return to topGpt Oos两点启发
文章探讨了CoT（思维链）监控在异常行为检测中的有效性，指出未对齐监督的CoT可能反映潜在风险，并建议开发者通过分析中间步骤提升模型安全性。同时强调应避免直接向用户暴露原始CoT内容以防止虚构风...
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性能优化
Return to top不要用AI框架
文章分析了主流Agent框架的核心缺陷，包括黑盒执行、过度抽象和性能稳定性问题，并指出新兴技术栈过早抽象化是框架问题的根源。建议采用轻量级、显式控制的设计以适应快速变化的技术环境。
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成本分析
Return to top价值100万的Ai解决方案
文章分析了大型医院手写病历数字化的人力成本问题，通过具体案例计算显示日均1600份病历需要20名文员，年成本达200万元。同时展示了AI技术如何通过自动化处理病历信息来优化这一流程，实现降本增效。
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成本控制
Return to topAi落地的三个阶段
文章系统性地阐述了AI项目落地的三个核心阶段：准确度优先、延迟优化和成本控制。详细介绍了每个阶段的具体实施策略，包括模型选择、微调时机、延迟优化方案和成本管理方法，为AI项目从概念到商业化提供了...
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执行流程
Return to topAgentic Ai的14个关键支柱
文章探讨通过并行化和智能编排提升AI系统性能的方法，包括分解复杂任务、利用专业代理和优化执行流程，相比单一架构能显著提高性能、可靠性和准确性。
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技术伦理
Return to top信息的价值? Ai自媒体
文章探讨在AI时代如何创造有价值的信息，强调内容价值比工具更重要。分析了AI垃圾内容的危害，提出正确使用AI的方法：树立远大目标、让AI成为助手、实践高效工作流。旨在引导读者用AI提升生产力而非...
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技术原则
Return to topRag十大关键
本文总结了将RAG智能体从概念验证部署到生产环境的十个关键原则，强调企业上下文深度、系统整体优化、专业知识价值、数据护城河效应等核心要素，助力技术团队实现有效落地。
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技术可行性
Return to topAi落地成功的首要条件是什么
文章探讨了高ROI AI项目的重要性，包括获得内部支持、衡量成功和聚焦资源，并详细介绍了如何定义此类项目，强调痛点清晰、目标可衡量、技术可行性和数据质量等关键前提。
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技术复杂度
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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技术实现
Return to top
企业知识库为什么怎么查都不准?
这篇文章深入探讨了路由技术的实现细节和源代码分析，通过示例图展示了相关技术内容。文章主要面向对路由机制感兴趣的技术人员，提供了实用的技术解析和实现方案。
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技术抽象
Return to top不要用AI框架
文章分析了主流Agent框架的核心缺陷，包括黑盒执行、过度抽象和性能稳定性问题，并指出新兴技术栈过早抽象化是框架问题的根源。建议采用轻量级、显式控制的设计以适应快速变化的技术环境。
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技术框架
Return to topAgent成功的12因子
文章分析了当前AI Agent产品开发的现状与问题，指出过度依赖框架会导致灵活性受限和质量瓶颈。建议采用逐步构建的方式，将Agent模块融入现有产品，并强调通过明确任务范围和人工反馈来提升实际效果。
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持续迭代
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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推理模型
Return to topPrompt最佳实践
文章介绍了Prompting的最佳实践，包括与语言模型沟通的方法、关键参数设置、工程化迭代、系统提示优化、信息结构化、任务分解、样例解释以及推理模型与非推理模型的选择策略。
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提示工程
Return to topAgent最佳实践
文章介绍了代理(Agent)系统的定义、构建时机和最佳实践，包括提示工程、工具设计、上下文管理和评估方法，并提供了开发建议。
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开始Agentic Ai
文章探讨了传统提示词（prompt）的局限性，并提出了Agentic AI作为更优解决方案。详细介绍了五大Agentic AI设计模式：反思、工具使用、推理与行动、规划和多智能体协作，强调通过动...
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提示词管理
Return to topLangfuse 提示词版本控制
本文介绍了Langfuse的提示词版本控制功能，展示了如何通过Python客户端获取特定标签和版本的提示词。包含代码示例演示环境变量设置、客户端初始化以及不同版本提示词的检索方法。
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提示词设计
Return to topThe Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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效率优化
Return to top价值100万的Ai解决方案
文章分析了大型医院手写病历数字化的人力成本问题，通过具体案例计算显示日均1600份病历需要20名文员，年成本达200万元。同时展示了AI技术如何通过自动化处理病历信息来优化这一流程，实现降本增效。
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数字化转型
Return to topAi落地要从小场景做起?
文章探讨企业AI应用落地策略，建议从小而高价值的场景入手，优先选择能扩大销量的场景而非单纯降本。强调个人与企业双轮驱动：员工通过小步快跑积累AI经验，企业基于此精准投入高ROI项目，实现规模化价...
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数据关联
Return to top长篇合同条款、行业分析报告Ai方案
文章通过对比RAG与知识图谱在处理复杂股权关系查询时的表现，突显知识图谱在强关联业务场景中的优势。使用具体案例展示知识图谱如何通过关系推理解决传统文本检索无法处理的深层关联问题。
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数据分析
Return to topAi门店人流量监控
文章介绍了AI技术在门店人流量监控中的应用，通过计算机视觉和数据分析实现客流统计、热力图分析和行为识别，帮助商家优化运营和提升服务质量。
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电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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数据策略
Return to topRag十大关键
本文总结了将RAG智能体从概念验证部署到生产环境的十个关键原则，强调企业上下文深度、系统整体优化、专业知识价值、数据护城河效应等核心要素，助力技术团队实现有效落地。
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数据质量
Return to topAi落地成功的首要条件是什么
文章探讨了高ROI AI项目的重要性，包括获得内部支持、衡量成功和聚焦资源，并详细介绍了如何定义此类项目，强调痛点清晰、目标可衡量、技术可行性和数据质量等关键前提。
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数据资产
Return to top企业的护城河 Ocr Ai数据飞轮
文章探讨了数据飞轮在AI时代的重要性，强调企业自有数据是AI落地的核心资产。分析了OCR识别作为数据飞轮关键环节的作用，指出准确的数据提取是构建高质量数据基础的前提，并阐述了数据飞轮如何推动企业...
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数据采集
Return to top趋势监控 Trendradar
本文介绍了TrendRadar项目的实现方法，包括使用NewsNow数据源获取热门内容，以及通过飞书机器人进行消息推送的技术方案。详细说明了创建飞书机器人和测试webhook接口的具体步骤。
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数据飞轮
Return to top企业的护城河 Ocr Ai数据飞轮
文章探讨了数据飞轮在AI时代的重要性，强调企业自有数据是AI落地的核心资产。分析了OCR识别作为数据飞轮关键环节的作用，指出准确的数据提取是构建高质量数据基础的前提，并阐述了数据飞轮如何推动企业...
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文本生成
Return to top怎么用Ai写小说
这篇文章介绍了一个基于AI的小说生成器项目，提供了GitHub仓库地址和项目概述。文章展示了如何使用该工具生成小说内容，包括功能特点和使用方法，适合对AI文本生成感兴趣的开发者。
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智能代理
Return to topAgentic Ai的14个关键支柱
文章探讨通过并行化和智能编排提升AI系统性能的方法，包括分解复杂任务、利用专业代理和优化执行流程，相比单一架构能显著提高性能、可靠性和准确性。
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智能体
Return to top智能体工程：构建高效可靠Ai智能体的系统性框架
文章探讨了构建智能体所需的系统性思维，包括上下文工程、工作流工程和模型工程等核心理念，强调代码工具无法替代系统设计本身。
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智能体协作
Return to top开始Agentic Ai
文章探讨了传统提示词（prompt）的局限性，并提出了Agentic AI作为更优解决方案。详细介绍了五大Agentic AI设计模式：反思、工具使用、推理与行动、规划和多智能体协作，强调通过动...
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智能体能力
Return to top垂类Ai领域落地的关键
文章探讨垂类细分方案中流程理解和角色拆分的重要性，以软件开发为例说明合理任务分配和流程设计的必要性，并分析智能体执行完整流程所需具备的深度理解、实战能力、强大处理和流程串联等关键能力。
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最佳实践
Return to top编程最佳实践
总结了使用AI编程工具的6点最佳实践，包括上下文压缩、先分析问题解、测试驱动开发、视觉化协作和专用子代理协作模式等，旨在提高开发效率和代码质量。
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机器学习
Return to topRag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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架构优化
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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检索优化
Return to topLlm Judge的洞见
文章介绍了使用Ragas框架进行LLM评估测试的方法，重点阐述了自我反思RAG流程：行动、检查、反思、修正、再行动。通过评分提示词对检索结果进行相关度评分，当分数低于3时重写查询语句以改进检索效果。
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模型优化
Return to top怎么设计Ai陪伴?
本文探讨AI陪伴类应用中长期记忆模块的重要性，分析其工作原理和三种触发方式：关键词触发、定时离线处理和Function Call触发，帮助构建具有记忆力的智能对话系统。
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Ai落地的三个阶段
文章系统性地阐述了AI项目落地的三个核心阶段：准确度优先、延迟优化和成本控制。详细介绍了每个阶段的具体实施策略，包括模型选择、微调时机、延迟优化方案和成本管理方法，为AI项目从概念到商业化提供了...
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去做垂类Agent!
文章基于AI Agent落地经验指出通用模型并不真正通用，OpenAI和Anthropic等模型都通过强化学习在特定领域增强能力。作者强调应避免开发通用智能体，转而专注于垂直细分场景以降低实现成本。
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模型安全性
Return to topGpt Oos两点启发
文章探讨了CoT（思维链）监控在异常行为检测中的有效性，指出未对齐监督的CoT可能反映潜在风险，并建议开发者通过分析中间步骤提升模型安全性。同时强调应避免直接向用户暴露原始CoT内容以防止虚构风...
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模型工程
Return to top智能体工程：构建高效可靠Ai智能体的系统性框架
文章探讨了构建智能体所需的系统性思维，包括上下文工程、工作流工程和模型工程等核心理念，强调代码工具无法替代系统设计本身。
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模型市场
Return to topAgent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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模型推理
Return to topThe Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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模型测试
Return to top来之不易的5条评估经验
本文总结了AI评估系统的五个重要经验教训，重点介绍了快速模型评估、用户反馈整合、主动安全测试等关键机制，强调评估系统设计需要与真实数据保持一致并动态调整评分标准。
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模型部署
Return to topRag 监控
文章介绍了多个开源AI工具和资源，包括Dify和Langfuse的GitHub仓库、Ollama模型提供和兼容模式、BGE3嵌入模型及国内Markdown教材库。内容涵盖AI开发工具、模型部署和...
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流程设计
Return to top垂类Ai领域落地的关键
文章探讨垂类细分方案中流程理解和角色拆分的重要性，以软件开发为例说明合理任务分配和流程设计的必要性，并分析智能体执行完整流程所需具备的深度理解、实战能力、强大处理和流程串联等关键能力。
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测试驱动开发
Return to top编程最佳实践
总结了使用AI编程工具的6点最佳实践，包括上下文压缩、先分析问题解、测试驱动开发、视觉化协作和专用子代理协作模式等，旨在提高开发效率和代码质量。
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源代码分析
Return to top企业知识库为什么怎么查都不准?
这篇文章深入探讨了路由技术的实现细节和源代码分析，通过示例图展示了相关技术内容。文章主要面向对路由机制感兴趣的技术人员，提供了实用的技术解析和实现方案。
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版本控制
Return to topLangfuse 提示词版本控制
本文介绍了Langfuse的提示词版本控制功能，展示了如何通过Python客户端获取特定标签和版本的提示词。包含代码示例演示环境变量设置、客户端初始化以及不同版本提示词的检索方法。
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生产力工具
Return to top信息的价值? Ai自媒体
文章探讨在AI时代如何创造有价值的信息，强调内容价值比工具更重要。分析了AI垃圾内容的危害，提出正确使用AI的方法：树立远大目标、让AI成为助手、实践高效工作流。旨在引导读者用AI提升生产力而非...
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生产部署
Return to topAgent成功的12因子
文章分析了当前AI Agent产品开发的现状与问题，指出过度依赖框架会导致灵活性受限和质量瓶颈。建议采用逐步构建的方式，将Agent模块融入现有产品，并强调通过明确任务范围和人工反馈来提升实际效果。
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Rag十大关键
本文总结了将RAG智能体从概念验证部署到生产环境的十个关键原则，强调企业上下文深度、系统整体优化、专业知识价值、数据护城河效应等核心要素，助力技术团队实现有效落地。
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用户反馈
Return to top来之不易的5条评估经验
本文总结了AI评估系统的五个重要经验教训，重点介绍了快速模型评估、用户反馈整合、主动安全测试等关键机制，强调评估系统设计需要与真实数据保持一致并动态调整评分标准。
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用户画像
Return to top怎么设计Ai陪伴?
本文探讨AI陪伴类应用中长期记忆模块的重要性，分析其工作原理和三种触发方式：关键词触发、定时离线处理和Function Call触发，帮助构建具有记忆力的智能对话系统。
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用户观察
Return to topAi时代的设计思维：从执行者到问题发现者
文章探讨在AI时代执行力不再是核心竞争力，强调设计思维的重要性。提出未来人才需要具备问更好问题、观察用户行为和原型思维三大技能，并分享实践方法如同理心地图和问题阶梯法。
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用户需求分析
Return to topAi项目效果差？有个关键问题
文章探讨了AI应用准确度的两个关键因素：用户需求清晰表达和技术处理能力。提出通过设计'入口Agent'节点来检测模糊查询，采用防御式编程思维确保需求收集完整性，从而提高AI系统效率和准确性。
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病历数字化
Return to top价值100万的Ai解决方案
文章分析了大型医院手写病历数字化的人力成本问题，通过具体案例计算显示日均1600份病历需要20名文员，年成本达200万元。同时展示了AI技术如何通过自动化处理病历信息来优化这一流程，实现降本增效。
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监控体系
Return to top认真做Agent
文章强调Agent开发中可观测性的重要性，指出缺乏埋点和追踪机制会导致故障定位困难、成本失控和迭代方向缺失。重点介绍了OpenTelemetry作为通用可观测标准的价值，以及专为GenAI设计的...
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监督保护
Return to topAgent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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知识图谱
Return to top长篇合同条款、行业分析报告Ai方案
文章通过对比RAG与知识图谱在处理复杂股权关系查询时的表现，突显知识图谱在强关联业务场景中的优势。使用具体案例展示知识图谱如何通过关系推理解决传统文本检索无法处理的深层关联问题。
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社区守护
Return to top解决Rag断章取义
文章通过两个故事展现张三的奉献精神：作为警察坚守社区18年，化解纠纷、守护居民；作为神仙牺牲仙力，化身灯火帮助寒门学子。突出平凡中的伟大与人性光辉。
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系统优化
Return to topAi项目效果差？有个关键问题
文章探讨了AI应用准确度的两个关键因素：用户需求清晰表达和技术处理能力。提出通过设计'入口Agent'节点来检测模糊查询，采用防御式编程思维确保需求收集完整性，从而提高AI系统效率和准确性。
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雷哥(微信:leigeaicom)
系统效率
Return to topMcp协议的优势
文章介绍了MCP技术的基本概念及其核心优势，重点阐述了MCP如何通过架构优化将技术复杂度从M x N降低到M + N，从而提升系统效率和可维护性。
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系统解释
Return to top系统设计
Return to top智能体工程：构建高效可靠Ai智能体的系统性框架
文章探讨了构建智能体所需的系统性思维，包括上下文工程、工作流工程和模型工程等核心理念，强调代码工具无法替代系统设计本身。
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红队测试
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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结构化思考
Return to topThe Think Tool
文章介绍了Anthropic开发的Claude 'think'工具，该工具允许AI模型在响应前进行结构化思考，以提升决策质量和策略一致性。详细解释了其核心概念、与Extended Thinkin...
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编码助手
Return to topAdvanced Context Engineering For Agents
文章介绍了12-factor agents架构和高级上下文工程技术，通过sub agent机制缩小上下文范围，提升AI编码代理的效率和精准度。展示了实际应用场景和技术实现细节，为构建可扩展的AI...
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企业知识库为什么怎么查都不准?
这篇文章深入探讨了路由技术的实现细节和源代码分析，通过示例图展示了相关技术内容。文章主要面向对路由机制感兴趣的技术人员，提供了实用的技术解析和实现方案。
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编程未来
Return to top网络协议
Return to top企业知识库为什么怎么查都不准?
这篇文章深入探讨了路由技术的实现细节和源代码分析，通过示例图展示了相关技术内容。文章主要面向对路由机制感兴趣的技术人员，提供了实用的技术解析和实现方案。
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网络配置
Return to top解决Cursor不可用
文章介绍了HTTP代理的相关配置，包括代理地址、SSL验证、代理支持模式以及禁用HTTP2的设置，适用于开发环境中的网络调试和代理设置。
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股权分析
Return to top长篇合同条款、行业分析报告Ai方案
文章通过对比RAG与知识图谱在处理复杂股权关系查询时的表现，突显知识图谱在强关联业务场景中的优势。使用具体案例展示知识图谱如何通过关系推理解决传统文本检索无法处理的深层关联问题。
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自动化
Return to top电商行业怎么做数据挖掘？
文章介绍了一个基于CSV文件的数据分析工作流程，通过系统生成Python代码执行分析并返回结果。探讨了数据存储优化、模型分工、安全运行机制、大数据处理策略和子代理扩展等应用落地思考。
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Agent Hitl的大用
文章探讨了Agent开发的生命周期阶段，包括用例定义、模型与工具市场建立、Agent逻辑设计以及推理优化。强调了人类在监督和保护自动化系统演化中的关键作用，并提出了基于能力的发现模型需求。
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自动化测评
Return to topAi项目怎么落地?
文章详细介绍了工程化AI应用落地的完整闭环流程，包括需求定义、数据评估、构建实验、测试安全、部署监控和迭代优化六个关键阶段，强调自动化测评、红队测试和持续迭代的重要性。
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自我反思
Return to topLlm Judge的洞见
文章介绍了使用Ragas框架进行LLM评估测试的方法，重点阐述了自我反思RAG流程：行动、检查、反思、修正、再行动。通过评分提示词对检索结果进行相关度评分，当分数低于3时重写查询语句以改进检索效果。
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视觉化协作
Return to top编程最佳实践
总结了使用AI编程工具的6点最佳实践，包括上下文压缩、先分析问题解、测试驱动开发、视觉化协作和专用子代理协作模式等，旨在提高开发效率和代码质量。
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角色拆分
Return to top垂类Ai领域落地的关键
文章探讨垂类细分方案中流程理解和角色拆分的重要性，以软件开发为例说明合理任务分配和流程设计的必要性，并分析智能体执行完整流程所需具备的深度理解、实战能力、强大处理和流程串联等关键能力。
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警察故事
Return to top解决Rag断章取义
文章通过两个故事展现张三的奉献精神：作为警察坚守社区18年，化解纠纷、守护居民；作为神仙牺牲仙力，化身灯火帮助寒门学子。突出平凡中的伟大与人性光辉。
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计算机视觉
Return to topAi门店人流量监控
文章介绍了AI技术在门店人流量监控中的应用，通过计算机视觉和数据分析实现客流统计、热力图分析和行为识别，帮助商家优化运营和提升服务质量。
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设计思维
Return to topAi时代的设计思维：从执行者到问题发现者
文章探讨在AI时代执行力不再是核心竞争力，强调设计思维的重要性。提出未来人才需要具备问更好问题、观察用户行为和原型思维三大技能，并分享实践方法如同理心地图和问题阶梯法。
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评估体系
Return to top垂直领域Agent的关键
文章探讨了在专业垂直领域应用大语言模型时面临的'最后一公里'挑战，提出了构建专业化评估体系的解决方案，强调领域专家在指标制定和失败模式识别中的关键作用。
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评估方法
Return to topAgent最佳实践
文章介绍了代理(Agent)系统的定义、构建时机和最佳实践，包括提示工程、工具设计、上下文管理和评估方法，并提供了开发建议。
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评分标准
Return to top来之不易的5条评估经验
本文总结了AI评估系统的五个重要经验教训，重点介绍了快速模型评估、用户反馈整合、主动安全测试等关键机制，强调评估系统设计需要与真实数据保持一致并动态调整评分标准。
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语言模型
Return to topPrompt最佳实践
文章介绍了Prompting的最佳实践，包括与语言模型沟通的方法、关键参数设置、工程化迭代、系统提示优化、信息结构化、任务分解、样例解释以及推理模型与非推理模型的选择策略。
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责任归属
Return to top20Lessions From Building 100S Of Ai Agents
文章介绍了AI代理的定义及其工作原理，强调AI代理使用LLM进行环境交互和决策以实现目标。重点讨论了人类在使用AI时的责任归属问题，并提供了AI代理开发的初步规划步骤。
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路由技术
Return to top企业知识库为什么怎么查都不准?
这篇文章深入探讨了路由技术的实现细节和源代码分析，通过示例图展示了相关技术内容。文章主要面向对路由机制感兴趣的技术人员，提供了实用的技术解析和实现方案。
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软件开发
Return to top垂类Ai领域落地的关键
文章探讨垂类细分方案中流程理解和角色拆分的重要性，以软件开发为例说明合理任务分配和流程设计的必要性，并分析智能体执行完整流程所需具备的深度理解、实战能力、强大处理和流程串联等关键能力。
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Agent成功的12因子
文章分析了当前AI Agent产品开发的现状与问题，指出过度依赖框架会导致灵活性受限和质量瓶颈。建议采用逐步构建的方式，将Agent模块融入现有产品，并强调通过明确任务范围和人工反馈来提升实际效果。
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不要用AI框架
文章分析了主流Agent框架的核心缺陷，包括黑盒执行、过度抽象和性能稳定性问题，并指出新兴技术栈过早抽象化是框架问题的根源。建议采用轻量级、显式控制的设计以适应快速变化的技术环境。
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通用模型
Return to top去做垂类Agent!
文章基于AI Agent落地经验指出通用模型并不真正通用，OpenAI和Anthropic等模型都通过强化学习在特定领域增强能力。作者强调应避免开发通用智能体，转而专注于垂直细分场景以降低实现成本。
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长期记忆
Return to top怎么设计Ai陪伴?
本文探讨AI陪伴类应用中长期记忆模块的重要性，分析其工作原理和三种触发方式：关键词触发、定时离线处理和Function Call触发，帮助构建具有记忆力的智能对话系统。
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问题解决
Return to topAi时代的设计思维：从执行者到问题发现者
文章探讨在AI时代执行力不再是核心竞争力，强调设计思维的重要性。提出未来人才需要具备问更好问题、观察用户行为和原型思维三大技能，并分享实践方法如同理心地图和问题阶梯法。
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防御式编程
Return to topAi项目效果差？有个关键问题
文章探讨了AI应用准确度的两个关键因素：用户需求清晰表达和技术处理能力。提出通过设计'入口Agent'节点来检测模糊查询，采用防御式编程思维确保需求收集完整性，从而提高AI系统效率和准确性。
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零售科技
Return to topAi门店人流量监控
文章介绍了AI技术在门店人流量监控中的应用，通过计算机视觉和数据分析实现客流统计、热力图分析和行为识别，帮助商家优化运营和提升服务质量。
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项目架构
Return to top搞钱 Ai产品矿
本文介绍了一个名为ideaminer的开源项目，该项目专注于AI产品创意挖掘与分析。文章通过图示展示了项目架构和功能模块，帮助开发者理解如何利用该工具进行创意发现和评估。
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项目管理
Return to topAi落地成功的首要条件是什么
文章探讨了高ROI AI项目的重要性，包括获得内部支持、衡量成功和聚焦资源，并详细介绍了如何定义此类项目，强调痛点清晰、目标可衡量、技术可行性和数据质量等关键前提。
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领域专家
Return to top垂直领域Agent的关键
文章探讨了在专业垂直领域应用大语言模型时面临的'最后一公里'挑战，提出了构建专业化评估体系的解决方案，强调领域专家在指标制定和失败模式识别中的关键作用。
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飞书机器人
Return to top趋势监控 Trendradar
本文介绍了TrendRadar项目的实现方法，包括使用NewsNow数据源获取热门内容，以及通过飞书机器人进行消息推送的技术方案。详细说明了创建飞书机器人和测试webhook接口的具体步骤。
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