本文介绍了大语言模型的局限性及其解决方案，强调通过构建复合AI系统来克服实时数据获取、高成本重训练和"幻觉"问题。重点讲解了RAG技术如何检索外部知识增强生成，并对比了程序化控制逻辑与Agent式方法的区别。文章提出，现代AI应用应采用系统化思维，将大模型作为组件，结合其他模块构建更强大、可靠的AI应用。

要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)、环境(Environment)、执行器(Actuators)和传感器(Sensors)。以上文提到的智能旅行助手为例，下表1.2展示了如何运用PEAS模型对其任务环境进行规约。表 1.2 智能旅行助手的PEAS描述在实践中，LLM智能体所处的数

重点是**“开放标准”**四个字。意思是：它不是某一家 AI 的私家玩法，而是一种“大家都认”的收纳规则——你按这个规则打包，很多 AI 代理都能读懂、都能用。

本文系统性地梳理了构成现代AI大模型技术栈的一系列核心基础概念。从奠定基础的Transformer架构，到数据处理的Token与Embedding；从模型生命周期的预训练与微调，到追求效率与容量的MoE；从突破知识边界的RAG，到迈向通用智能的Agent；再到确保AI有益于人类的提示工程与对齐，以及必须正视的幻觉挑战。这些概念相互关联、层层递进，共同描绘了当前大模型技术发展的全景图。理解这些基础概

本文通过将AI智能体比喻为公司新员工，形象解释了智能体的运作流程：系统提示词赋予基本信息，工具配置提供能力支持，智能体自主处理问题并接受反馈。智能体易犯错且性能不稳定，开发人员需通过优化提示词、工具描述及使用更强模型来提升其表现，最终目的是增强智能体处理复杂问题的能力。智能体就是一个新员工，我们的目的是怎么快速带好新员工。智能体作为大模型应用的未来，很多人不理解到底什么是智能体，即使开发人员用框架

简单说，RAG（检索增强生成）就是给 AI 模型装了一个 “专属知识库 + 精准搜索引擎”。AI 在回答问题时，只基于你提供的真实知识（比如公司文档、专业资料、实时数据）生成答案，既避免瞎编，又能精准对接具体需求。让模型生成的内容更准确、更具时效性、更可追溯。1）文档切分：长文档（比如一本产品手册）不能直接用，得拆成小片段（专业叫 “Chunk”）。RAG 的核心价值，是让 AI 从 “瞎编乱造”

如果你把这 5 个开源项目玩明白了，那么AI大模型就算是入门了，后面可做的事就非常多了！是开发者，建议先从入手快速体验；如果想做更复杂的企业级应用，可以结合；而需要业务流程控制的企业客服，Rasa才是最佳选择。在我看来，这些项目的共同点是降低了AI应用落地的门槛。不管你是学生、个人开发者，还是企业团队，都能玩出自己的方案。

近段时间大家听到的最多的新闻热点无非就是生成式AI了。确实它的出现对社带来了巨大的改变。对于普通人来说，他的出现带来了更大的便利。现在市面上几乎所有的应用程序都穿上了”生成式AI的盔甲“，这对于用户来说是体验更加便利的表现。对于开发者来说，在这个巨大的风口浪尖上，许多开发者都转型为独立开发者，自己当起了老板，而他手下的员工则是这些AI。

【新智元导读】紧跟着Meta的重磅发布，Mistral Large 2也带着权重一起上新了，而且参数量仅为Llama 3.1 405B的三分之一。不仅在编码、数学和多语言等专业领域可与SOTA模型直接竞争，还支持单节点部署。昨天正式发布的Llama 3.1模型，让AI社区着实为之兴奋。但是仔细一想就能发现——405B的参数规模，基本是没法让个人开发者在本地运行了。比如昨天刚发布，就有一位勇敢的推特

大家好，这是我的专题《AI颠覆人类倒计时：普通人自救指南》系列文章之一。前期有几篇关于dify agent中如何使用多个不同的MCP工具让Agent具备多种不同的技能。那么，应该如何实现呢？分为如下三个步骤：\1. dify工作流发布为工具\2. 安装配置MCP服务器插件，并完成工具配置\3. 获取MCP链接进行调用先前的文章中，我们使用dify和DeepSeek创建过不少的工作流，此处我们可以选