本文基于笔者在安全告警研判系统中的实践经验，聊聊把 LLM 和 Agent 引入安全运营后踩过的坑、想明白的事。不是教程，单纯个人思考、发现，希望对你有启迪。

在人工智能盛起的当下，出现了一个新兴的行业——提示工程(prompt engineering)。提示词，简言之，就是我们和AI说的话。在。

在传统电商客服体系中，服务流程通常由智能客服系统与人工客服团队协同完成，并衍生出一系列前后端的配套服务。尽管大模型已经诞生近两年半，目前 AI 客服大都还停留在 SOP 辅助模式或 Copilot 协作模式。“不配置就回复不了”、“机械式单轮问答”、“幻觉问题误导客户”、“无法识别判读意图，答非所问”等问题仍然普遍存在。为了让 AI 客服更智能化，抖音电商客服团队基于扣子Coze 平台，提供了 A

最近，外媒Bloomberg曝出了惊人消息：DeepSeek 的估值竟已飙至1500亿美元，已经达到 OpenAI 的一半？此前，外媒福布斯曾给出 10 亿美元的估值，但短短几天内，DeepSeek 的估值已增长 150 倍。Bloomberg 根据七位初创公司创始人和 AI 专家的说法，DeepSeek 的市值大约在 10 亿美元到超过 1500 亿美元不等。彭博亿万富翁指数（Bloomberg

设想方案概述：Dify（迭代节点）+Firecrawl（网页抓取）+Deepseek（大模型）一）安装Firecrawl工具二）详细操作步骤第一步：创建Dify应用1. 点击创建工作流，命名 “AI资讯八爪鱼”2. 整体流程说明：开始节点 - 页面抓取 - 迭代节点（LLM节点） - 输出节点。第二步：配置开始节点第三步：配置网页工具节点选取 工具-firecrawl，选择“地图式快爬”（获取网站

最近，AI 圈被三个词刷屏了 ——MCP、RAG、Agent！几乎每天都有新的相关工具冒出来，各大技术论坛、行业群聊得热火朝天。但不少朋友一看到这些术语就犯迷糊：它们到底是啥？能干啥？和我们普通人又有啥关系？别慌！今天就用最接地气的方式，带你彻底搞懂这些概念，看完秒变 AI 达人！

一句话定义：Agent是一个“有想法，且能落地”的助理，只需要告诉它“最终要达成什么目标”，它会自己想办法，做决策，解决问题甚至调整步骤。一句话定义：工作流像一条“提前设定好的流水线”，你要先明确“每一步做什么？谁来做？做完交给谁？”它只负责按顺序推荐，不做任何决策，也不会调整步骤。

MiniMind是轻量级大模型开源项目，仅25.8M参数却实现对话能力。项目提供从环境准备到模型训练的极简路径，使用PyTorch原生实现，降低学习门槛。当大语言模型还在比拼千亿参数、百亿算力时，一个反其道而行之的项目悄然走红——MiniMind用25.8M参数（仅为GPT-3的1/7000）、3元服务器成本和2小时训练时间，实现了从0到1构建可对话的语言模型。这个完全开源的项目，正在重新定义普通

文章详细介绍了截至2025年8月全球主流大模型(GPT、Claude、Gemini、LLaMA、ChatGLM等)在不同规模和场景下的硬件需求配置。按模型参数量分类(超小、小型、中型、大型、超大型)，分析了各模型在推理、微调等场景下的GPU显存、CPU、内存和存储需求，为个人用户和企业级应用提供了精准配置建议，帮助读者根据需求选择合适硬件。在人工智能飞速发展的当下，大模型应用日益广泛。无论是个人开

在信息爆炸的今天，我们每天都被海量数据包围。你是否曾有过这样的体验：为了一个复杂的问题，不得不在搜索引擎中反复切换关键词，打开数十个网页，手动筛选、整合信息，最终耗费大量时间却依然一知半解？幸运的是，这一局面正在被悄然改变。随着大语言模型（ LLM ）的崛起，我们熟悉的搜索模式正在经历一场深刻的革命。它已经从简单的。