Coze工作流是一系列可执行指令的集合，用于实现业务逻辑或完成特定任务。它为应用/智能体的数据流动和任务处理提供了一个结构化框架。工作流的核心在于将大模型的强大能力与特定的业务逻辑相结合，通过系统化、流程化的方法来实现高效、可扩展的 AI 应用开发。 Coze提供了一个可视化画布，你可以通过拖拽节点迅速搭建工作流。同时，支持在画布实时调试工作流。在工作流画布中，你可以清晰地看到数据的流转过程和任务

一种基于LLM（LargeLanguage Model）的能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的自主系统。与传统人工智能不同，Al Agent 模仿人类行为模式解决问题，通过独立思考和调用工具逐步完成给定目标，实现自主操作。

在如今快速变化的 AI 世界里，能把各种信息整合成个性化、实用的旅行计划，简直是无价之宝！马上开启小孩们的暑假模式，旅行变热了。不管是随性的周末小逃亡，还是精心设计的长假期，旅行者们都越来越想要一个智能系统，能实时从网上抓取数据，转化成详细的行程安排、活动推荐和旅行小贴士。

你有没有这样的经历？辛辛苦苦开发了一个AI智能体（Agent），上线后却发现，要么不够智能，要么用户压根儿用不上。功能看着挺炫酷，实际上却解决不了用户的真实问题，甚至连用户是谁都搞不清楚。所以，别急着动手写代码，咱们先坐下来好好规划一下。弄清楚这个Agent到底服务谁？解决什么痛点？与普通的大模型有什么区别？只有先想清楚这些问题，才能避免走弯路，让Agent真正有用起来。今天，我就带大家聊聊如何规

AI 智能体在企业落地过程中通过 MCP 标准协议获取数据，随着可用的 MCP 工具越来越多，逐步达到几十万个 MCP 工具，甚至几百万个，MCP 工具通过系统提示词注册给大模型时候，将会导致以下两个问题：

这篇文章用通俗语言解释了大模型的核心术语，包括Token（语言的最小计量单位）、Embedding（token向量化）、上下文长度（模型能处理的连续token数量）、提示词工程（对模型的输入指令）、RAG（结合外部知识检索的技术）、模型微调（针对特定领域再训练）和模型路由（将请求分配给最合适的模型）。掌握这些概念能帮助用户更好地理解和使用大模型，提高应用效果。

这篇文章用通俗语言解释了大模型的核心术语，包括Token（语言的最小计量单位）、Embedding（token向量化）、上下文长度（模型能处理的连续token数量）、提示词工程（对模型的输入指令）、RAG（结合外部知识检索的技术）、模型微调（针对特定领域再训练）和模型路由（将请求分配给最合适的模型）。掌握这些概念能帮助用户更好地理解和使用大模型，提高应用效果。

ManusAI基于上下文学习能力而非从头训练构建AI Agent，通过围绕KV-Cache设计、遮蔽而非移除工具、将文件系统用作上下文、通过复述操纵注意力、保留错误信息以及避免少样本陷阱等六方面经验，解决了Agent构建中的上下文工程挑战。文章强调上下文工程是AI Agent成功的关键，塑造上下文的方式决定了Agent的行为、运行速度、恢复能力和扩展性。

ManusAI基于上下文学习能力而非从头训练构建AI Agent，通过围绕KV-Cache设计、遮蔽而非移除工具、将文件系统用作上下文、通过复述操纵注意力、保留错误信息以及避免少样本陷阱等六方面经验，解决了Agent构建中的上下文工程挑战。文章强调上下文工程是AI Agent成功的关键，塑造上下文的方式决定了Agent的行为、运行速度、恢复能力和扩展性。

本文详细探讨了为LLM添加视觉能力的两种主要方法：一是构建原生多模态模型(NMMs)，如Meta的Chameleon，它为所有模态提供统一标记空间；二是为预训练LLM添加视觉模块，如LLaVA架构，通过视觉编码器处理图像并投影到词嵌入空间。文章重点介绍了VoRA创新方案，它通过微调LoRA适配器而非依赖外部视觉模型，结合知识蒸馏技术高效整合视觉能力，为构建更轻量级的多模态模型提供了新思路。