在当今数字化时代，事件预测在众多领域如金融、医疗、交通等都具有至关重要的意义。传统的事件预测方法往往局限于单一模态的数据，难以充分捕捉复杂事件的全貌。随着大语言模型（LLM）和人工智能技术的发展，构建由LLM支持的AI Agent多模态事件预测系统成为可能。本研究的目的在于探索如何利用LLM强大的语言理解和生成能力，结合AI Agent的自主决策和执行能力，对多模态数据（如图像、文本、音频等）进行

随着全球能源需求的不断增长和电力系统的日益复杂，智能电力需求响应成为提高电力系统效率、可靠性和可持续性的关键手段。AI Agent作为一种具有自主决策和交互能力的智能实体，在智能电力需求响应中具有巨大的应用潜力。本文的目的是全面探讨AI Agent在智能电力需求响应中的应用，包括核心概念、算法原理、实际应用场景等方面，为相关领域的研究和实践提供理论支持和技术指导。

环境监测作为地球健康诊断的基础手段，其发展历程映射了人类对自然系统认知能力的进化轨迹。从19世纪初的手动观测站（如1814年伦敦皇家学会建立的首个系统性气象站），到20世纪中叶的自动化传感网络（如1960年代的世界天气监视网），再到21世纪初的卫星遥感时代，每一次技术跃迁都极大拓展了我们感知地球系统的能力边界。时空覆盖的不连续性。

效率瓶颈：手动调整Prompt无法应对高频迭代（如电商大促时的实时推荐）；一致性缺失：同一业务场景的Prompt因人工修改出现表述差异，导致LLM输出不稳定；规模化障碍：百万级用户的个性化Prompt需要动态生成，手动维护成本呈指数级增长。gender：用户注册信息（数据库）；age：用户注册信息（数据库）；category：用户最近7天浏览最多的类别（系统计算）；budget：用户输入（前端表单

医疗场景的核心矛盾，在于专业复杂度与效率需求的冲突：医生要处理海量非结构化病历、患者要听懂专业报告、药企要监测药物不良反应……而大语言模型（LLM）的出现，本应成为解决这些问题的“利器”，却常因“答非所问”“编造信息”陷入尴尬。提示工程（Prompt Engineering）的价值，恰恰是为AI打造一套**“医疗语境的对话规则”**——它像给厨师写精准菜谱，像给翻译官讲清楚“专业术语要准确”，让A

本文将从Agentic AI健康管理系统的架构解析出发，逐步深入对抗样本的攻击原理、风险场景，最终落地到防御策略的设计与实战。我们将聚焦提示工程与系统架构的交叉视角，通过“原理拆解→风险建模→防御设计→案例验证”四步走，帮助你掌握对抗样本防御的核心技术。Agentic AI正在重塑健康管理的未来，但“便利性”与“安全性”必须平衡。提示层：通过鲁棒提示模板、输入清洗、上下文管理，从源头减少漏洞；架构

为什么说“AI原生应用代码生成”是“新时代”的开始？AI是如何“学会”写代码的？它和传统代码生成工具有什么本质区别？开发者该如何抓住这一趋势，提升自己的“人机协同”能力？文章将覆盖技术原理（大语言模型如何处理代码）、实战案例（用AI生成完整应用）、工具推荐（从IDE插件到低代码平台），以及未来挑战（代码质量、安全风险）。本文将按照“故事引入→核心概念→技术原理→实战案例→应用场景→未来趋势”的逻辑

本文聚焦Agentic AI的商业模式Agentic AI到底和普通AI有什么不一样？提示工程如何让AI从“执行指令”变成“解决问题”？企业用Agentic AI赚钱，要跨过哪些“隐形门槛”？范围覆盖**To B（企业服务）和To C（个人助理）**两大场景，用具体案例（自动客服、旅行规划）说明商业落地的路径。背景：AI的进化史——从“规则引擎”到“Agentic AI”；核心概念：用“秘书类比”

要解决提示理解偏差，首先需明确什么是偏差偏差的表现形式，以及问题空间的边界。提示理解偏差（Prompt Comprehension Bias）：大模型对用户输入提示的语义理解与用户预期意图之间的系统性偏离。偏差类型示例后果意图误解用户说“帮我订机票”，模型输出“机票价格查询”任务失败，用户投诉歧义解读“银行”被理解为“金融机构”或“河岸”输出与需求无关信息遗漏长提示中“Q3销售额分析”被忽略输出不

2024年，Agentic AI已成为企业数字化转型的核心引擎：Gartner预测，到2025年，70%的企业将部署至少一个Agentic AI系统；McKinsey报告显示，采用Agentic AI的团队平均提升40%的工作效率。“碎片化困境”：Agent工具层出不穷（如AutoGPT、MetaGPT、LangChain Agents），但缺乏统一架构，导致“一个场景一个Agent，数据孤岛严重