文章系统介绍了AI产品经理所需的知识体系，涵盖AI产业结构、产品经理分类、能力模型、三大应用领域（计算机视觉、语音交互、自然语言处理）及机器学习、深度学习等核心技术。同时提供了结构化学习路径和丰富资源，包括思维导图、知识图谱、课程包和实战项目，帮助读者建立AI产品思维，掌握大模型应用开发技能，实现从理论到实践的全面学习。

智能体工程：构建可靠AI系统的迭代方法 智能体工程是将非确定性大语言模型(LLM)系统优化为可靠生产系统的迭代过程，采用"构建-测试-上线-观察-改进"的循环模式。它融合产品思维、工程技能和数据科学三大支柱，与传统软件开发不同，将生产环境视为主要学习来源。随着LLM能力增强但伴随不可预测性，智能体工程成为解决"能用"与"好用"鸿沟的必要方

AI Agent领域本周迎来10项重要进展，包括Claude Cowork、Google Antigravity集成等商业产品更新，以及OpenWork等开源替代方案。趋势显示AI Agent正从技术开发向非技术任务和垂直领域扩展，降低使用门槛。开源社区提供跨平台方案挑战商业策略，而巨头则通过廉价服务和深度集成推动普及。行业领袖呼吁硬件革新，建议未来设备应为AI Agent原生设计。主要争议聚焦商

文章探讨大模型微调的工程思维，强调数据质量重于数量。SFT用于私域语义锚定，需确保知识点全覆盖和多样性；DPO用于工具调用行为对齐。微调不能突破模型通用推理上限，但可通过工具封装和任务拆解，使小模型成为稳定可控的垂直Agent。实例展示了从问题分析到解决方案的完整迭代过程，体现了"扬长避短"的工程化思维。

【AI大模型时代：机遇与学习路径】报告显示大模型技术催生高薪岗位，2025年相关岗位缺口达47万，初级工程师平均月薪28K。报告提出四阶段学习方案：10天掌握基础应用、30天进阶开发、30天模型训练、20天商业落地，90天可实现从零基础到项目实战。包含提示词工程、RAG系统开发等核心技能，并提供大厂案例库、提示词模板等学习资源。报告强调掌握AI工具将获得34%薪资溢价，指出"AI取代的不是人类，而

摘要： AI应用落地需从用户场景出发，平衡成本、效率与体验，合理选择Prompt、RAG、Workflow、Agent或模型微调等技术。Prompt适用于轻量任务（如文案生成），通过角色定义、分步思维等优化效果；RAG解决垂直领域知识缺乏问题，需优化数据解析、检索等环节以提升召回率；Workflow固定流程保证稳定性，Agent动态决策处理复杂任务，二者可协同互补；模型微调（如LoRA、RLHF）

阿里云 AI 搜索开放平台面向企业及开发者提供丰富的组件化AI搜索服务，本文将重点介绍基于AI搜索开放平台内置的 DeepSeek-R1 系列大模型，如何搭建 Elasticsearch AI Assistant。DeepSeek-R1满血版与Elasticsearch AI Assistant（智能运维助手）的深度融合，标志着生成式AI（GenAI）与智能运维专业领域的协同正式迈入实战阶段。

等具体任务，微调就是必经之路。

ChatLaw的框架设计，做垂直领域大模型的时候非常值得参考借鉴。尤其是相比较于上次分享的SoulChat2.0模型，SoulChat更倾向于微调，而ChatLaw则是结合微调与RAG，在解决模型幻觉、准确性上，的确是要更好一些，特别是在用户意图理解上，侧重于关键信息的抽取。尤其是现在更多的LLM应用中会结合RAG，实现更强大的功能，并降低LLM的幻觉等问题。

这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。一、 大模型在金融领域的 5 个典型应用场景当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金