登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
文章分析了AI产品经理这一高薪职业的现状和前景，指出AI人才缺口达500万，薪资中位数36k/月。将AI产品经理分为专业型、应用型和工具型三类，强调没有技术背景可通过成为应用型AI产品经理入局。
大模型赛道火热但需理性选择：算法岗并非唯一出路，数据、平台、应用、部署四大方向各有优势。新人应避免死磕调参，注重数据敏感度和垂直领域经验积累。学历好可冲大厂实习，普通学历建议中小厂深耕细分领域。现有技术人才转型建议结合AI能力而非抛弃原有技能。市场数据显示AI岗位需求激增，薪资溢价显著。提供全套大模型学习资料包（教程/路线图/书籍/面试题/报告/实战），助力技术人抓住AI浪潮实现职业跃迁。
Cursor引入动态上下文发现技术，通过将长工具响应转为文件、引用聊天历史、支持Agent Skills、按需加载MCP工具、将终端会话视为文件等方法，减少token使用量46.9%。这种动态获取所需信息的方式，相比静态上下文能提升代码Agent的效率和回复质量，使AI编程助手更加智能高效。
本文系统梳理了大模型部署技术的演进历程：从早期静态批处理到Flash Attention解决注意力机制效率问题，再到Continuous Batching与PagedAttention优化调度与内存管理，Chunked Prefill解决流水线阻塞，PD分离架构成为主流，直至最新的AF分离趋势。整个技术演进通过软硬件协同设计，持续优化分布式系统在大模型推理中的综合表现，体现了大模型部署从简单到复杂
大模型公司MiniMax即将港股上市，创下机构认购历史记录，超额认购达70多倍，获众多主权基金青睐。暗盘表现强劲，收盘涨幅24.6%。公司收入主要来自AI原生产品，用户达2.12亿，虽亏损1.8亿美元但现金储备充足。商业模式清晰，多元化营收让投资者对其实现收支平衡充满信心。
烘焙的核心不是 “掌握多少复杂配方”，而是 “用合适的方法做出满意的成品”。智能体的核心价值，是让烘焙 IP 从 “配方提供者” 升级为 “新手成功赋能者”，让每个烘焙爱好者都能在精准指导下，避开坑、少浪费，稳定做出美味烘焙品，享受动手的乐趣。烘焙领域的众多案例已经验证，当 IP 通过智能体构建 “精准实操 + 陪伴式指导” 体系，用户的实操难度降低、成功率显著提升，IP 的知识变现将从 “依赖流
健身的核心不是 “练得多苦”，而是 “练得精准、吃得科学”。智能体的核心价值，是让健身 IP 从 “内容输出者” 升级为 “效果交付者”，让每个学习者都能获得适配自身的科学方案，在不受伤、易坚持的前提下实现身体蜕变。健身领域的实践已经证明，当 IP 通过智能体构建 “精准减脂增肌” 体系，学习者的效果更显著、坚持率更高，IP 的知识变现将从 “依赖流量” 转向 “依赖效果口碑”。
心理知识的核心价值从来不是 “懂多少理论”，而是 “能带来多少生活改变”。智能体的出现，让心理知识 IP 终于能打破 “知行差距”，让抽象的心理学理论落地为每个人都能应用的行为，让 “学心理学” 从 “个人成长的标签” 变成 “改变生活的工具”。创客匠人见证的无数案例证明：当心理知识 IP 通过智能体构建 “知行闭环”，学习者的改变更显著、满意度更高，IP 的知识变现将从 “依赖流量” 变成 “依
心理咨询的核心价值是 “以人为本”，智能体的出现让心理咨询 IP 终于能打破 “规模与个性化” 的矛盾，既实现服务规模化，又保持对每个来访者的精准适配。智能体赋予 IP 的终极价值，是让专业的心理服务触达更多有需要的人，同时让咨询师从繁琐的基础工作中解放，聚焦核心的共情与干预。创客匠人见证的无数案例证明：当心理咨询 IP 通过智能体构建规模化个性化体系，来访者的咨询效果更显著、满意度更高，IP 的
职业教育的核心价值，是让每个学员都能高效掌握适配自身需求的技能，实现职业目标。智能体的出现，让职业教育 IP 终于能打破 “标准化陷阱”，真正实现 “千人千面” 的个性化学习，让零基础学员跟上节奏、有基础学员高效进阶、职场人灵活学习。创客匠人见证的无数案例证明：当职业教育 IP 通过智能体重构个性化学习，学员的学习效率、技能落地率、满意度将同步提升，知识变现将从 “依赖流量” 变成 “依赖效果口碑
摘要：分享零代码AI应用搭建教程，介绍了一款将文档自动转换为精美卡片的智能工具。该工具通过DeepSeek模型处理文本/文件，生成保留原文和提炼重点两种HTML卡片，再转换为图片格式，方便阅读和分享。教程详细说明了工作流程：从输入判断、内容处理到最终输出，旨在帮助用户高效处理长文本信息。作者强调AI工具应解决实际问题，提升工作效率。文末鼓励读者实践操作，并提供了获取免费提示词的方式。
从“经验驱动”到“数据驱动”，AI框架通过实时分析海量数据，预判市场趋势、用户需求及运营风险，帮助企业从“事后补救”转向“事前洞察”。AI框架支持模块化开发与快速迭代，企业可灵活调用预训练模型、自动化工具链，将AI能力无缝嵌入生产、营销、服务等全链条。例如，智慧城市项目中，交通、能源、安防等多领域数据在AI框架下实时联动，优化城市资源调配效率。AI框架并非简单的技术堆砌，而是通过算法、算力与数据的
AI智能体（AI Agent）正成为AI技术进化的关键方向，它将大语言模型与规划、记忆、工具调用等能力结合，实现从"被动响应"到"主动执行"的跨越。智能体可应用于PPT生成、数据分析、智能客服、自动驾驶等场景，未来三年将重塑企业运营和个人工作方式。掌握智能体开发能力将成为核心竞争力，相关岗位年薪可达30-150万。学习路径包括理解框架、掌握NLP技术到系统集
家庭教育的本质是 “因人而异”，智能体的出现让家庭教育 IP 终于能真正实现 “因材施教”，摆脱标准化课程的同质化陷阱。智能体赋予 IP 的终极价值，是让每个孩子都能获得适配的共育方案，每个家长都能轻松执行，最终让 IP 的知识变现从 “依赖流量” 变成 “依赖效果口碑”。创客匠人见证的无数案例证明：当家庭教育 IP 通过智能体实现个性化共育，孩子的进步看得见、家长的执行无压力、IP 的优化有依据
家庭教育的核心价值，从来不是 “教家长多少方法”，而是 “帮家庭真正看到孩子的进步”。智能体的核心价值，是让家庭教育 IP 从 “单向授课者” 升级为 “家校协同的共育赋能者”，打通课程与落地的最后一公里。创客匠人见证的无数案例证明：当 IP 通过智能体构建起 “家校协同” 闭环，家长执行有方向、孩子进步有数据、IP 优化有依据，知识变现将从 “依赖流量” 变成 “依赖结果口碑”。
创始人 IP 的终极竞争力，从来不是 “做了多少决策”，而是 “做对了多少关键决策”。智能体的核心价值，是帮创始人从 “事事决策” 的泥潭中解放，将精力聚焦在决定 IP 长期发展的关键决策上，实现 “少决策、多增长”。创客匠人见证的无数案例证明：当 IP 搭建起 “智能体过滤噪音 + 创始人聚焦关键决策” 的体系，知识变现将从 “忙而无效” 变成 “高效精准”，实现可持续增长。
在过往相当长的时间里，不少人都曾问过我同一个问题：创客匠人为何要大力投入 AI 智能体领域？我的答案其实始终很简洁。因为我愈发清晰地洞察到：AI 带来的改变，远不止于提升效率，真正被重塑的，是商业运行的底层逻辑。在这一轮变革中，我坚信：真正处于 “新一代商业入口” 关键位置的，并非某单一工具，而是 AI 智能体。
创始人 IP 的规则，不是吸引用户的 “噱头”，而是建立信任的 “基石”。智能体的核心价值，是让规则从 “纸面承诺” 变成 “用户可感知的实际权益”，让 IP 的每一条规则都能落地生根，让用户的每一份期待都能得到回应。创客匠人见证的无数案例证明：当 IP 的规则能自动执行、主动感知、数据追溯，用户信任度将大幅提升，知识变现将从 “流量驱动” 变成 “信任驱动”。
创始人 IP 的终极运营状态，是 “规则定好，AI 执行，结果可控”—— 无需创始人事事亲力亲为，无需担心人工执行的漏慢错。智能体的核心价值，是让 IP 的规则从 “纸面” 落地为 “自动执行的动作”，将创始人从繁琐的运营事务中解放，聚焦核心的内容研发与战略决策。创客匠人见证的无数案例证明：当 IP 实现规则自动化，运营效率、服务质量、变现规模将实现同步增长。
数字人民币的出现，让私域不再只是内容分发与流量承接的渠道，而是 “资金沉淀 + 激励流转 + 价值提升” 的生态平台。智能体的核心价值，是让私域内的资金激励自动执行、精准匹配、即时到账，激活用户的参与感与复购意愿。创客匠人见证的无数案例证明：当 IP 用智能体激活数字人民币私域生态，私域将从 “沉默的流量池” 变成 “活跃的价值池”，知识变现将实现 “用户越活跃，变现越高效” 的正向循环。
数字人民币的普及，不是给 IP 增加合规负担，而是通过规则前置 + 智能体自动执行，让合规从 “事后补救的成本” 变成 “事前预防的能力”。创始人 IP 的核心竞争力，不再只是专业内容与私域运营，更是数字人民币时代的资金合规与风险控制能力。创客匠人见证的无数案例证明：当 IP 用智能体承接数字人民币的合规规则，资金流转将实现 “合规自动执行、风险实时拦截、数据可查可追溯”，知识变现将摆脱合规焦虑，
中小创始人 IP 的竞争，从来不是 “资源比拼”，而是 “效率和创新的比拼”。AI 杠杆力的出现，让小 IP 能够以小博大，在资源不对等的情况下实现突围 —— 用智能体承接重复工作，释放人力；用智能体补齐专业短板，拓展边界；用智能体突破规模限制，实现增长。创客匠人见证的无数中小 IP 案例证明：AI 不是大机构的专属，而是小 IP 的 “突围利器”。
本文深入剖析了四种主流智能体框架AutoGen、AgentScope、CAMEL和LangGraph的设计理念与实战应用。从对话驱动协作到工程化多智能体平台，从角色扮演自主协作到图结构工作流，文章揭示了"涌现式协作"与"显式控制"的设计权衡，强调了工程化在智能体系统中的重要性。通过对比分析各框架的优势与局限性，为开发者提供了针对性的技术选型建议，助力构建可靠、可扩展的智能体应用。
用了一两次觉得新鲜，很快就回归 “人工为主、AI 为辅” 的老路。对创始人 IP 而言，知识变现的 AI 竞争，早已不是 “谁会用 AI”，而是 “谁能让 AI 成为业务系统的一部分”—— 让 AI 进入课程交付、私域运营、用户服务的核心环节，形成稳定可复用的能力。智能体破解 AI 落地困局的核心逻辑，深度契合 “AI 需要系统承载” 的核心观点：通过 “让 AI 进入业务现场、让 AI 使用形成
文章详细解析了企业AI智能体落地的14层生态系统架构，强调其中90%工作是软件工程，只有10%涉及AI大模型。从底层硬件到前端交互，每层都有相应的技术栈支持，包括CPU/GPU、基础设施、数据库、ETL、基础模型、模型路由、智能体协议、编排、认证、可观测性、工具、认证、记忆和前端等。企业可根据业务需求灵活选择各层技术构建智能体应用。
鉴于Meta收购Manus的消息甚嚣尘上，我们发现Manus这家公司在被收购之前，对外作出了一场公开演讲，Manus AI联合创始人兼首席产品官张涛，在10月29日新加坡企业发展局主办的SWITCH大会上，分享了对于智能体的理解。
智能体赋能 IP 共创生态的核心逻辑，在于打破 IP 与用户的单向壁垒：通过 “智能体搭建共创平台、收集用户价值反馈、将共创成果反哺生态”，让用户从 “消费者” 升级为 “共创者”，IP 从 “输出者” 升级为 “生态组织者”，最终实现 “共创 - 反馈 - 优化 - 再共创” 的闭环。用户粘性低，复购率仅 20%。共创生态的终极价值，是 “一人共创，万人受益”—— 将单个用户的共创成果（内容、方
智能体激活 IP 情绪价值的核心逻辑，在于复刻网易云 “被懂” 的底层逻辑：通过 “精准捕捉情绪痛点、深度翻译隐性需求、长期陪伴共情”，让 IP 与用户的关系从 “知识传递者” 升级为 “情绪陪伴者”，最终实现 “情绪共鸣→信任沉淀→商业变现” 的完整闭环。核心痛点：只关注 “孩子专注力提升” 的功能需求，忽视家长的教育焦虑；网易云的核心魔力是 “行为转情绪”，IP 的情绪价值变现，关键是 “需求
智能体的核心价值，正是像网易云一样，让 IP 从 “单向输出知识” 升级为 “双向懂用户”，通过 “记得用户、理解用户、陪伴用户”，构建长期信任链路，让知识变现从 “一次性成交” 变为 “长期关系沉淀”。智能体重构 IP 信任链路的核心，在于复刻网易云 “被懂” 的底层逻辑，通过 “数据沉淀实现‘记得’、情绪翻译实现‘理解’、长期互动实现‘陪伴’”，让 IP 与用户的关系从 “买卖关系” 升级为
AI大模型开发新范式：MCP协议引领智能体架构变革 当前AI智能体开发面临效率瓶颈，传统模式下每个智能体需独立处理接口适配、数据解析等工作，导致重复劳动严重。MCP（模型上下文协议）应运而生，通过标准化架构解决这一痛点。该协议包含三大核心组件：MCP Server（能力提供方）、MCP Tool（具体功能）和MCP Client（调用方），形成六步标准化调用流程。相比厂商私有接口，MCP实现了跨模
本文详解了企业从零构建AI智能体的9步完整路线图，包括定义角色目标、设计输入输出、提示工程、工具调用、多智能体协同等关键步骤。通过客服与报销智能体两大实战案例，展示了AI智能体如何成为企业"数字员工"，帮助企业实现数字化转型。强调构建AI智能体是数字化重构过程，需用流程思维设计"人+机"协作，打造企业独有的智能工作流。
摘要：本文提出同心圆模型架构方案，旨在解决AI智能体非确定性与系统稳定性之间的矛盾。该模型通过四层结构实现逻辑隔离：内核圆（确定性核心）、策略圆（AI决策）、适配圆（意图转换）和外环（基础设施）。以特斯拉Autopilot为例，展示了如何通过标准化意图接口实现AI热切换，并建立置信度评估和回退机制保障安全。文章结合普林斯顿大学MCE框架，提供了架构自检清单和实施路径，强调AI-Ready架构需实现
本文解析了AI智能体的本质和架构设计的12条核心原则。智能体通过Prompt、Switch语句、累积上下文和For循环实现任务执行。关键设计原则包括：自然语言转工具调用、自主掌控提示词与上下文、将工具视为LLM的结构化输出、统一执行与业务状态、实现简易生命周期管理、通过工具调用实现人机协同、掌控控制流、利用错误信息自我修复、构建小型聚焦的智能体、支持多入口触发以及采用无状态化归并器模式，旨在构建高
在行业内，曾出现过一种较为混乱的现象，即所有基于大模型的聊天机器人都被统称为 AI 智能体，也就是 AI Agent。无论是角色扮演类的应用程序，还是通过流程编排形成的大模型工作流，亦或是能够自主决策并运用工具完成任务的真正的 AI Agent，都被一概而论地归为 AI 智能体，这种做法其实是一种误区，也反映出了一种懒惰的态度。如今，很多人都在说2025年是 AI 智能体的元年，那么，澄清 AI
文章提出解决AI智能体多上下文窗口工作连贯性的双重方案：初始化智能体搭建环境，编码智能体增量开发。通过功能清单、Git提交记录和端到端测试，确保智能体无缝交接工作，避免"贪多嚼不烂"或"半途而废"，借鉴人类工程师工作模式提升AI协作效率。
要说2025年AI的热门趋势，那AI 智能体一定排在前列。不用在各种工具中来回切换，也无需编程基础，一句话就能让它帮你生成短视频、小红书图文等内容，高效处理重复工作，提高效率。
摘要：站点智能体的回答质量取决于知识源完整度和结构化程度，而非智能体本身能力。关键在于：1）扩展知识库来源，勾选站点各业务模块内容；2）将外部知识统一汇入站点知识库；3）开启用户投稿功能，让真实咨询反哺知识库形成迭代闭环；4）展示回答引用来源以增强可信度。通过构建"知识源配置-内容审核-持续优化"的完整闭环，智能体能真正掌握业务知识，成为可靠的站点助手。（149字）
从 "对话式 AI" 到 "执行型 AI" 的进化，实现了从思考到行动的全链路自主任务处理。Manus智能体的出现标志着AI Agent时代的正式开启，有望彻底改变人们的工作和生活方式，让"动动嘴就能完成复杂任务"成为现实。
双击运行安装程序，根据提示选择安装路径，完成安装后创建桌面快捷方式。电脑端安装AltServer后连接iPhone，使用Apple ID签名安装IPA文件。通过APKPure或TapTap获取APK安装包，在系统设置中开启“允许未知来源应用安装”。下载完成后点击APK文件进行安装，若出现解析错误需重新下载完整包。手动备份安装目录下的userdata文件夹，安卓数据路径为Android/data/c
挂机升级游戏（Idle Game）是一种以自动化成长为核心玩法的游戏类型，玩家通过简单的操作触发系统自动运行，实现角色或资源的积累与升级。豆包编程作为低代码开发工具，能够快速实现此类游戏的原型开发，以下是关键技术与实现方案。$$ \text{离线收益} = \text{速率} \times \frac{\text{当前时间} - \text{最后时间}}{1000} $$使用豆包编程的变量组件可实
AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的智能实体，具有自主性、适应性和交互性等特点。其核心组成包括传感器、执行器、处理器、知识库和通信模块。AI Agent可分为不同类型，如按智能水平分为简单反射Agent、学习型Agent等；按应用场景分为自动驾驶、智能助手、工业机器人等。技术原理涉及感知、决策、执行和学习等多项AI技术。未来发展方向包括通用人工智能
本文详细介绍了RAG系统中的Rerank（重排序）模型，它作为"质检员"对初步检索结果进行精细化重新排序，解决语义相似度与查询-文档相关性之间的差异问题。通过交叉编码技术深度分析查询与文档的关系，显著提升答案质量、降低Token消耗、增强系统鲁棒性。文章提供了完整的集成流程、模型选择指南和代码示例，帮助开发者将RAG系统从"能用"升级到"好用"。
AI智能体
——AI智能体
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
葡萄城开发者空间
九章云极普惠算力
火山引擎 ADG 社区
