本文详细介绍如何从零开始使用Coze平台搭建智能体(Agent)，通过一个新闻检索总结案例，演示了工作流的创建与节点设置，最终集成形成完整应用。文章解释了智能体、AI应用、插件、工作流等核心概念，强调智能体开发的基本思路是对多种功能的集成，适合零基础读者入门Agent开发，掌握大模型应用技术。

文章针对大模型识别用户输入不准确的问题，提出三大解决方案：1)数据炼金（采集真实对话、标注避坑、数据扩增）；2)模型进化（选型优化、上下文感知、动态澄清）；3)业务防御（规则兜底、置信度熔断）。同时提供避坑指南和效果验证指标，帮助开发者提升大模型理解用户意图的能力，减少误解率。

文章详细介绍了大模型行业的四大岗位方向（数据、平台、算法、部署工程师），分析了各方向特点和适合人群，提醒新手不要盲目追求算法岗，建议从数据岗或平台岗入手。文章提供了避坑指南和学习资料，帮助读者选择适合自己的方向，快速入门大模型行业，提高就业竞争力。

RAG（检索增强生成）是一种结合检索与生成的AI技术，通过外部知识库解决大模型幻觉问题。文章详解RAG工作原理、知识库构建方法（文本分块、向量化）、知识图谱应用及Prompt工程实战技巧。同时提供从入门到进阶的大模型学习路径和资源，帮助程序员掌握RAG技术及其在大模型开发中的应用。

本文深入对比分析了四种企业级AI Agent：内容审核、ChatBI、智能客服和报告生成。文章揭示了它们的底层结构、处理流程和能力差异，帮助读者根据响应时延、准确性要求、交互复杂度等指标选择最适合自身业务场景的AI Agent。强调企业应选择"适配AI"而非"全能AI"，不同场景需不同类型的Agent来提高效率，真正落地、提效又可控。

本文详解了10个AI核心概念：Token、上下文窗口、温度参数、提示词、系统提示词、RAG、微调、智能体、嵌入和幻觉。作者用通俗易懂的语言解释这些概念的工作原理和应用场景，帮助小白理解AI机制，掌握有效沟通方法。这些知识如同开车需知的油门刹车，是进入AI时代的基础，合理使用可充分发挥AI价值，避免被其"坑"住。

本文详细介绍了RAG(检索增强生成)技术，它为AI模型提供"专属知识库+精准搜索引擎"，避免AI瞎编，提高回答准确性和时效性。文章解析了RAG三大核心形态：传统RAG(检索后重排序)、Graph RAG(利用知识图谱理解逻辑关系)和Agentic RAG(自主智能体解决问题)。通过混合使用策略和落地决策框架，RAG可在客服、工厂、教育等多领域应用，既提升效率又降低成本，让AI真正服务于实际业务。

本文系统梳理了大语言模型发展历程，从2017年Transformer架构到2025年高性价比推理模型崛起。详细介绍了RAG技术演进、AI Agent设计模式与框架构成，以及多模态、开源模型等前沿应用。分析了通用模型扩展瓶颈下，推理模型崛起、定向训练效果显著、推理成本下降等趋势，为开发者提供了Agent构建的最佳实践和框架选择建议。

文章系统介绍AI Agent的四种主流部署方式：批处理式、嵌入流式应用、在线服务型和端侧部署。强调AI Agent作为软件系统，其部署形态决定了功能定位而非仅取决于模型能力。成熟系统往往是多种部署方式的组合，选择正确部署形态是Agent成功落地的关键，很多开发团队的困境源于部署方式选择不当。

在人工智能的浪潮中，科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶，从个性化广告到实时风险控制，AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后，究竟是什么在支撑着AI的飞速发展？答案是——人工智能平台。人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁，支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具，还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平