资源选型：用Spot实例做训练，用预留+弹性实例做推理，用Serverless做特征工程；模型优化：压缩、蒸馏、轻量化，让模型「变轻」；特征工程：共享、增量、量化，减少重复计算；弹性伸缩：基于业务指标和预测式伸缩，让资源「随流量波动」；数据处理：列式存储、分层、过滤，从源头减少消耗；监控迭代：用仪表盘、成本归因、A/B测试，让优化持续有效。成本优化不是「砍预算」，而是「用更聪明的方式花钱」——把钱

如何量化社交媒体内容对品牌价值的真实贡献？）、内容的话题相关性（是否契合品牌核心定位？）、传播的质量（是否被关键意见领袖（KOL）转发？这些“隐性价值”往往决定了品牌资产的长期增长，但传统方法无法捕捉。# 共享层nn.ReLU(),nn.ReLU(),# 主任务头（BSMV得分）# 辅助任务头（情感得分、话题相关性、传播力得分）# 共享层输出# 各任务输出# 初始化模型（输入维度16：情感1维+话

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用户和智能体聊了20轮关于“项目规划”的内容，最后问：“项目进度怎么样了？” 智能体却回复：“你之前说项目要做电商APP……”——这是因为智能体处理长上下文时，计算量太大，无法快速提取关键信息。我是林深，从事AI架构设计5年，主导过3款智能体产品的上下文系统设计（出行助手、项目管理、咖啡预订），擅长用工程化方法解决智能体的“理解问题”。我的博客专注于Agentic AI的架构设计与实战，如果你有任

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我们写这篇的目的，是帮你从“是什么”到“怎么用”搞懂Agentic AI先讲清楚Agentic AI和普通AI的区别（比如ChatGPT是“你问我答”，Agentic AI是“我主动帮你做”）；再用“便利店库存管理”的故事，拆解它的核心能力（感知、决策、行动）；然后用Python代码实战，教你做一个简单的Agentic AI；最后带你看它在零售、医疗、制造等5个行业的真实应用。范围覆盖技术原理（强

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想象一下：你是某电商公司的提示工程架构师，负责设计“商品推荐提示系统”。这个系统的核心提示模板是：“根据用户[最近7天浏览记录]和[购买历史]，推荐3款价格在[预算范围]内的[商品类别]，要求突出[折扣信息]和[用户评价]。某天凌晨，服务器突然宕机，所有提示模板文件被误删。等你赶到公司时，客服已经接到100+用户投诉：“推荐的商品全是无关的！” 运营团队急得跳脚：“今天是618预热，推荐系统崩了，

想象一下：你是某电商公司的提示工程架构师，负责设计“商品推荐提示系统”。这个系统的核心提示模板是：“根据用户[最近7天浏览记录]和[购买历史]，推荐3款价格在[预算范围]内的[商品类别]，要求突出[折扣信息]和[用户评价]。某天凌晨，服务器突然宕机，所有提示模板文件被误删。等你赶到公司时，客服已经接到100+用户投诉：“推荐的商品全是无关的！” 运营团队急得跳脚：“今天是618预热，推荐系统崩了，