从 0 搭一个 AI Agent:工具调用、记忆与任务流完整教程
用一个真实的研究助理场景,拆解 AI Agent 的目标规划、工具调用、记忆管理、结果校验和上线边界,适合想把聊天机器人升级成可执行工作流的开发者。
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从文档清洗、切分、向量化、召回、重排到引用展示,完整讲清一个企业知识库问答系统怎么做,以及如何减少幻觉和无来源回答。
面向开发者的 AI 编程协作教程:如何分配 Claude Code、Cursor、Codex 的角色,管理上下文、审查代码、跑测试,并避免 AI 改坏已有项目。
用一个待办事项和文档查询案例讲清 MCP 的作用、服务端结构、工具定义、权限边界和调试方法,帮助开发者把 AI 从聊天框接到真实系统。
面向个人和小团队的本地 AI 助手实践:模型选择、硬件配置、文档问答、隐私边界、常见性能问题和云端模型替代方案。
拆解实时语音 AI 助手的核心链路:收音、语音识别、对话模型、工具调用、语音合成、打断处理和客服场景上线注意事项。
面向设计、运营和内容团队的 AI 图片生成教程,讲清如何从需求拆解、提示词模板、参考图控制、局部重绘到批量生成稳定视觉资产。
用一个团队运营场景演示 AI 办公自动化工作流:从会议转写、任务提取、表格更新到周报生成,包含权限、审核和低代码替代方案。
围绕短视频生产讲清 AI 视频工作流:脚本拆镜、分镜提示词、图生视频、配音字幕、剪辑合成、质量检查和工具替代方案。
面向企业知识库和问答系统的 RAG 质量教程:如何建立测试集、评估召回、检查引用、处理拒答,并用人工反馈持续改进。
智能体不再只是演示视频里的自动点击,而是在企业流程、个人助理和开发工具里重新定义软件入口。
Gemini 的变化代表 AI 从回答问题走向持续陪伴,搜索结果、应用操作和日程提醒正在被同一层智能重新组织。
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