数字龙虾”最近爆火，拉开了Agent（智能体）时代的帷幕。AI正以超乎想象的速度从“会说”进化到“会做”，从拆解任务、调用工具到彼此对话，甚至能构建属于自己的社交网络。同时，一个更深层次的诘问也随之浮现：当人人都拥有了数字分身，当Agent获得了更多数据和权限，AI替我们思考、决策、行动的时候，人类何以处之？如果说大模型解决的是“会说”，那么Agent正在迈向“会做”。而现在，行业的核心发力点是让

随着AI技术发展，大模型成为科技竞争新高地、产业新赛道、经济新引擎，我国视其为国家战略，出台政策扶持。大模型广泛应用，推动科技革命与产业变革，面临发展挑战需各界努力。2023年大模型爆发，变革生产生活，国产大模型崛起。大模型与传统行业融合，提升产业效率；赋能金融、医疗等，助力新质生产力发展。大模型需政策法规保障，促进健康发展，服务各行业，注入发展新动能。2024年，多重因素推动大模型发展，政府支持

星辰语义大模型TeleChat2是由中国电信人工智能研究院研发训练的大语言模型，该系列模型完全基于国产算力训练。本次开源TeleChat2-115B模型采用10万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练，同步开源对话模型TeleChat2-115B的多格式、多平台权重文件。TeleChat2在训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat1均有大幅

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

演讲开始，张涛直击当前市场的一大乱象，他说，2025年几乎所有人都在谈论“智能体”，但这个词背后充满了误解，很多服务仅在聊天机器人中加入一些系统提示（System Prompt），比如“你现在是一个法律代理”或“你是一个金融代理”，然后便宣称自己提供了智能体服务。那么，究竟如何让一个真正的“智能体”（AI Agent）与众不同？张涛的答案只有一个词：自主性（Agency）。他说：“一个真正的智能体

实时将文本或结构化数据转化为“知识片段”（Episode）自动提取实体与关系，构建语义网络支持超低延迟的混合检索（语义关键词图路径精确追踪事件发生时间和被记录的时间（双时间维度）它不是传统的知识图谱工具，也不是简单的向量数据库，而是为 AI Agent 的大脑量身打造的记忆系统。然后告诉 Graphiti：“以后看到类似结构，就按这个模型提取！这样就能构建出高度定制化的专业知识图谱。简化复杂度：将

未来不在于选择其一。而在于将三者结合起来进行架构设计。用于思考的 LLMs。用于认知的 RAG。用于执行的Agent。由此才能够构建出AI智能时代。

Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（BaaS） 和 LLMOps 理念，为从原型设计到生产部署提供全流程支持，如图5.15所示。它采用分层模块化架构，分为数据层、开发层、编排层和基础层，各层解耦便于扩展。Dify 对模型高度中立且兼容性强：无论开源或商业模型，用户都可通过简单配置将其接入，并通过统一接口调用其推理能力。其内置支持对数百种开源或专有 LLM 的集

本文以个人经验分享AI Agent的学习感受，强调其并非高科技怪物，而是能自主处理日常事务的AI助手。作者通过实例展示AI Agent在旅行计划、周报整理、合同总结等方面的实用价值，并指出零代码平台操作简单，无需编程基础。文章鼓励职场小白尝试使用AI工具，以节省时间、减轻工作负担，适合想要了解和入门AI大模型的学习者参考。说真的，前段时间我刷到AI Agent，心里特别慌。总觉得这是技术大神的专属

Agent！说起今年的 AI 浪潮，除了年初 DeepSeek 引领的一波强化学习热，行业内最受关注的，莫过于各种各样的 AI Agent 以及 “ 类 Agent ”。不知从什么时候开始，Agent 变成了一种万能公式，什么都可以套进去一下。但，Agent 真的有那么好吗？真的有竞争力吗？“ Manus 前阵子刚推出的新功能 Wide Research，我觉得非常不具备竞争力，对提高产品竞争力没