从实验室到生产线：LLM工程师必须掌握的八大实战技能
很多人一听到 LLM 就只想到“提示词工程”。认为写好prompt就够了，可当你去面试AI产品经理岗位时，你才会发现远不止“写提示词”这么简单。对于企业生产级系统要求工程化、部署、优化与可观测性形成闭
2025-09-29
很多人一听到 LLM 就只想到“提示词工程”。认为写好prompt就够了，可当你去面试AI产品经理岗位时，你才会发现远不止“写提示词”这么简单。对于企业生产级系统要求工程化、部署、优化与可观测性形成闭
前言 最近离职了，在准备面试的过程中，一直在整理一些东西，目前整理到了ai的开发，之前做了快一年的ai前端开发，但是因为当时是比较早期的，都是学一点用一点，没有系统的整理过，现在时间多了，正好整理一下
本期内容分享如何使用底层API构建多轮对话机器人和复现ReACT图结构智能体。通过定义状态、添加模型节点和工具节点，结合条件分支图实现ReACT图的工具调用与决策循环，并通过天气助手演示完整的开发流程
一直以来，很多人都以为coze专门做工作流和智能体的。其实，coze的通用智能体做得还不错，比如扣子空间，但今天，咱们不说扣子空间，一起聊聊coze的新功能，AI生成应用。 作为一个踩过十几款AI设计
今天就从前端视角出发，用 LangGraph（JS 版）手把手实现一个 ReAct 智能体 —— 这是 AI Agent 的基础模式，也是掌握复杂智能体的第一步。哪怕你只懂基础 JS，跟着步骤走也能做
近年来，大型语言模型 (LLM) 如雨后春笋般涌现，它们在各种任务中展现出惊人的能力。然而，即使是再强大的 LLM 也并非完美无缺。它们可能会缺乏特定领域的知识，或者在处理一些需要最新信息的任务时表现
LangGraph 是一个由 LangChain 团队开发的库，用于构建复杂、有状态的应用程序，特别是那些需要循环和条件控制的 AI 工作流。
昨天，Kimi对全新Agent模式OK Computer启动灰度测试，并基于Kimi K2 模型的能力，为用户提供自主Agent服务。
从技术本质看，提示词的核心作用是控制大模型的思维过程：通过结构化设计，让AI按人类预设的逻辑拆解任务、规避思维发散，最终输出可直接落地的结果。
Embedding模型是大型语言模型（LLM）的核心，负责将文本转换为高维向量空间中的数值表示，从而使语义关系转化为可计算的数学关系。如果选错Embedding模型，RAG系统可能会检索到不相关或低质
今天想给大家介绍的，就是如何更好地利用Cherry Studio这款优秀的开源AI对话客户端软件，来展开Prompt设计、增强型LLM方面的探索，让我们快速地从实践中收获有价值的知识与经验。
本篇文章系统介绍了Claude for chrome从“用户输入 → 模型推理 → 工具调用 → 权限确认 → 页面执行 → 结果回流”的全链路设计
背景 近期在做的一个项目，增加了一些AI相关的模块。在开发过程中，使用了微软最新的智能体开发框架，SemanticKernel Agent Framework（https://learn.micros
前几天，一个朋友问我：“大模型中的 Token 究竟是什么？”这确实是一个很有代表性的问题。许多人听说过 Token 这个概念，但未必真正理解它的作用和意义。思考之后，我决定写篇文章，详细解释这个话题
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