本文全面介绍AI智能体的定义、分类、核心能力及前沿技术，详细解析垂直领域Agent开发全流程，包括需求分析、架构设计、数据工程及典型行业应用。重点探讨ComputerUse、SpiritSight和MobileFlow等前沿技术，提供鲁棒性验证和持续学习等部署优化策略，为开发者构建高效AI Agent提供实用指导。随着大模型的不断发展与普及，很多人已经明显体会到，大模型LLM在简单的办公场景应用已

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快手发布多模态大语言模型Keye-VL-1.5-8B，实现三项关键技术创新：慢快编码策略平衡性能与成本；渐进式四阶段预训练方法增强视频理解能力；全面优化的后训练流程提升推理能力与人类偏好对齐。该模型在多个基准测试中表现优异，尤其在视频理解领域取得突破，已开源并公布技术报告。模型采用经典多模态架构，由视觉Transformer、MLP投影器和语言解码器构成，在同等规模模型中性能最优，部分测试超越闭源

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混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）是一种先进的神经网络架构，旨在通过整合多个模型或“专家”的预测来提升整体模型性能。MoE模型的核心思想是将输入数据分配给不同的专家子模型，然后将所有子模型的输出进行合并，以生成最终结果。这种分配可以根据输入数据的特征进行动态调整，确保每个专家处理其最擅长的数据类型或任务方面，从而实现更高效、准确的预测。专家（Experts）：模型中的每个

GPT（Generative Pre-Trained Transformer，生成式预训练Transformer模型），它是基于Transformer的Decoder解码器在海量文本上训练得到的预训练模型。GPT采用自回归的工作方式，能够查看句子的一部分并且预测下一个单词，不断重复这个过程来生成连贯且适当上下文文本。

本文详细介绍了AI智能体的概念、特征及应用分类，对比分析了国内外主流AI大模型的特点与优劣，并介绍了国内多个智能体开发平台。针对不同用户群体提供了平台选择建议，强调了工具在智能体开发中的重要性。文章还分享了一些DeepSeek相关应用技巧，旨在帮助读者从零基础开始掌握AI大模型与智能体开发技术。为什么要有 Agent (智能体)， 为什么普通人能够开发智能体？智能体到底是什么？其实对于智能体的出现

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这是一篇使用Coze平台从零开始搭建AI智能体的详细教程。文章先介绍Agent概念和Coze平台，然后通过实际案例演示了一个新闻检索总结智能体的完整搭建过程，包括工作流创建、节点设置、测试和发布等步骤。教程强调，智能体开发的核心思路是将功能模块化并通过工作流标准化编排，最终集成到智能体框架中形成完整的AI应用。今天手把手带大家从0开始手搓一个非常简单但不乏实用性的智能体（Agent），就当是给大家

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