你写了一个「生成营销文案」的Prompt，测试时觉得「挺好用」，上线后却发现用户点击率比旧文案低30%；你调了一个「客服问答」的Prompt，离线测试准确率95%，实际使用中却把「定制商品退货」的问题全答错了——提示工程的坑，从来不是「写不出Prompt」，而是「不知道Prompt好不好用」。把「感觉好用」变成「数据可测」：用「餐厅服务员考核」类比指标设计逻辑；把「抽样测试」变成「全场景覆盖」：用

数据复杂性：环境数据来源广泛，包括传感器数据、卫星图像、气象数据等，数据格式多样、噪声大，如何有效处理和融合这些数据是一个关键问题。任务复杂性：环境监测任务不仅包括数据采集和分析，还需要根据监测结果进行智能决策，如污染源定位、环境风险评估等，要求Agentic AI具备高度的智能和自主性。环境动态性：环境是一个复杂的动态系统，其参数随时空变化而改变，Agentic AI需要能够实时适应这些变化，调

在当今科技飞速发展的时代，量子计算和人工智能（AI）无疑是两颗最为耀眼的明星。量子计算凭借其基于量子力学原理的独特计算方式，有望突破传统计算的瓶颈，实现计算能力的指数级提升；而AI已经在众多领域展现出了强大的应用潜力，改变着人们的生活和工作方式。当这两者跨界融合时，将会碰撞出怎样的火花？对于AI应用架构师来说，又有哪些核心技术是必须了解的呢？本文将深入探讨这一前沿话题，带您领略量子计算与AI融合的

在当今科技飞速发展的时代，量子计算和人工智能（AI）无疑是两颗最为耀眼的明星。量子计算凭借其基于量子力学原理的独特计算方式，有望突破传统计算的瓶颈，实现计算能力的指数级提升；而AI已经在众多领域展现出了强大的应用潜力，改变着人们的生活和工作方式。当这两者跨界融合时，将会碰撞出怎样的火花？对于AI应用架构师来说，又有哪些核心技术是必须了解的呢？本文将深入探讨这一前沿话题，带您领略量子计算与AI融合的

需求的复杂性：AI应用的需求不仅包括功能需求，如准确的图像识别、自然语言处理任务等，还涉及非功能需求，如性能、可扩展性、安全性等。这些需求之间相互关联、相互影响，增加了映射的难度。架构的多样性：针对不同的需求，存在多种可行的AI架构选择，如基于卷积神经网络（CNN）的图像识别架构、基于循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）的自然语言处理架构等。如何在众多架构中选择最合适的，并将需求准

当我们谈论AI的未来时，“Agentic AI”（智能体AI）必然是绕不开的关键词。它不像传统AI那样被动执行指令，而是像一个"有自主意识的员工"——能理解目标、规划步骤、调用工具、记住经验，并不断优化行为。Agentic AI的成功不仅依赖于强大的大模型，更需要一套系统的全周期管理方法论。本文将以"电商智能客服Agent"项目为例，用"管理团队"的类比拆解Agentic AI的核心概念，一步步讲

金融领域正经历一场由AI智能体驱动的革命。想象一下：一个银行家坐在办公室，需要决定投资哪支股票，但他的助手是一个“AI小精灵”——一个能学习数据和预测未来的AI智能体。这个小精灵每天要处理海量信息，做出成千上万的决策。然而，如果这些决策的“记忆”没有被记录下来（文档管理），整个系统就会像“没写作业的学生”一样杂乱无章，可能导致错误或违规。本文将从架构师视角，解析如何让这个小精灵的工作更智慧、更安全

Agentic AI对社会的深层次影响是什么？Agentic AI让人类从“智能的执行者”变成“智能的设计者”。在工业革命之前，人类的价值是“体力劳动”——比如农民种地、工人打铁；工业革命之后，人类的价值是“脑力劳动”——比如工程师设计机器、医生诊断病情；而Agentic AI革命之后，人类的价值将是“智能设计”——比如设定AI的目标、制定AI的规则、判断AI的结果。Agentic AI不是“AI

在聊策略前，我们得先明确一个关键概念——提示工程不是“写prompt”，而是“构建提示系统”。我是李然，前腾讯AI实验室高级工程师，现专注于大模型应用和提示工程的创业。我做过10+个AI项目，覆盖客服、写作、医疗等领域，擅长用“系统思维”解决AI性能问题。我的公众号“AI架构师笔记”会分享更多实战经验，欢迎关注。最后：提示工程不是“玄学”，而是“工程学”——它需要你懂用户需求、懂模型特性、懂系统设

AI产品的“合规性”是生命线。无论是ToB的企业服务（比如AI合同审查）还是ToC的消费级产品（比如AI法律咨询），每一行代码、每一个功能都要符合法律规定若AI工具输出“合同有效”的结论，但遗漏了《民法典》中“违反公序良俗”的无效情形，可能导致用户损失，企业面临巨额赔偿；若AI数据处理工具未遵守《个人信息保护法》的“最小必要”原则，可能被监管部门责令整改，甚至下架产品。信息过载：仅中国现行有效法规