工具元数据描述：用结构化语言定义工具的功能、输入输出、依赖关系，比如：{"工具名称": "物流API","功能描述": "查询快递的实时状态","输入参数": ["订单号"],"输出参数": ["快递位置", "预计到达时间"],"依赖工具": []规划引导prompt：让Agent理解「如何根据任务目标规划工具链」，比如：“你需要处理用户的问题：{用户问题}。首先，拆解任务目标为多个子任务；然后

随着AI大模型（如GPT-4、Llama 3）的普及，越来越多原生应用（如iOS/Android的App）开始嵌入AI功能：从智能客服到个性化推荐，从代码生成到图像创作。但这些"聪明"的AI常出现"失控"现象：输出偏见内容、违反隐私政策、甚至执行危险操作。本文聚焦"AI可控性"这一关键命题，覆盖原生应用开发中从模型训练到上线运行的全流程可控技术，帮助开发者构建"可预测、可干预、可追溯"的AI应用。

当用户用法律AI智能体查询"离婚财产分割"时，若等待时间从2秒骤升到10秒，可能直接导致用户流失——这不是危言耸听，而是法律科技公司常见的性能痛点。对于法律AI来说，性能不仅是技术指标，更是用户信任的基石：律师需要快速获取案例检索结果，企业需要合同审查工具在分钟级输出风险提示，个人用户则期待AI法律咨询像和人类律师对话一样流畅。本文将以"法律AI智能体架构"为核心，从为什么要做性能监控监控什么怎么

在聊架构设计之前，我们需要明确一个核心概念：**科研AI智能体（AI-Powered Scientific Agent）**到底是什么？我是张三，一名拥有10年经验的AI应用架构师，专注于AI在科研中的应用。曾参与多个国家级科研项目（如“AI加速药物发现”“AI研发新能源材料”），发表论文10余篇。我的公众号“AI与科研”分享AI在科研中的最新进展，欢迎关注。

当AI从“云端的实验室”走进“车间的角落”“商场的摄像头”“车舱的屏幕”，当“实时决策”“隐私保护”“带宽优化”成为AI应用的核心需求，边缘AI已经成为AI编程的下一个主战场。作为架构师，你不需要成为“硬件专家”或“算法专家”，但你需要成为“连接者”——连接硬件与算法，连接边缘与云，连接技术与业务。“真正的架构师，不是设计‘完美的系统’，而是设计‘符合需求的系统’——边缘AI的价值，就在于让AI‘

AI原生应用（如ChatGPT、智能汽车语音助手、电商智能客服）的核心能力之一是“理解人类语言”。本文聚焦“自然语言理解（NLU）”的算法原理，覆盖从基础概念到前沿模型（如BERT、GPT）的技术演进，结合代码和案例讲解如何将算法落地到实际应用。用“拆快递”故事引出NLU的三大核心步骤（词法→句法→语义）；解析从统计模型到Transformer的算法进化逻辑，附Python代码和数学公式；用情感分

作为AI应用架构师，在芯片验证AI加速器的选型、部署与优化中，最核心的能力不是“懂硬件”或“懂AI”，而是“懂场景”——理解验证流程的痛点，匹配加速器的能力，用系统思维解决问题。未来，芯片验证将从“人力密集型”转向“AI驱动型”，而AI应用架构师将成为这场变革的“操盘手”——用技术的力量，让芯片验证的“死亡螺旋”变成“增长螺旋”。附录：常用术语表TOPS：每秒万亿次操作（Tera Operatio

随着ChatGPT、智能助手等AI应用的普及，用户对“自然对话”的要求从“能回答”升级为“能聊懂”。多轮对话作为AI原生应用的“交互骨架”，直接影响用户体验（据Google研究，多轮对话流畅度提升30%可使用户留存率提高25%）。本文聚焦AI原生应用中的多轮对话场景，覆盖技术原理、优化方法与实战案例，帮助开发者和产品经理掌握核心优化技巧。

很多人对prompt工程的误解是“写得越长越好”“加越多关键词越好”，但实际上，prompt的核心是“用自然语言给AI划清‘能做什么、不能做什么、要做成什么样’的边界”。提示工程不是“技术的终点”，而是“AI与人类协作的起点”。今天你搭建的工具箱，明天可能会被“自动prompt生成工具”取代，但“用体系化思维解决问题”的能力，永远不会过时——因为真正的技术优势，从来不是“掌握多少工具”，而是“知道

作为提示工程架构师，我常常想：我们的工作到底是什么？不是写几句提示词，不是调几个模型参数——我们是“AI时代的翻译官”，将人类的需求翻译成AI能理解的语言；我们是“社会变革的设计师”，通过设计AI的“语言中枢”，决定AI如何服务于人类，如何推动社会向更美好的方向发展。未来，当AI深入到社会的每一个角落，当“人机协同”成为常态，提示工程会成为连接人类与AI的“隐形桥梁”——而我们这些架构师，会站在桥