通过谷歌的提示工程课程，你可以掌握如何设计有效的AI提示，并且在实际应用中不断优化提示效果。核心技巧如多模态、负责任的AI使用、以及高级提示方法，将帮助你解决更复杂的任务。同时，AI代理的应用也为你提供了更加个性化的助手，帮助你提高工作效率。无论是日常任务，还是数据分析、创意生成，学习并掌握这些提示工程技巧，都能让你在AI领域占据优势。通过不断迭代提示并将高级技巧与责任AI结合，你将能够更高效地与

文章基于Google发布的上下文工程白皮书《Context Engineering: Sessions & Memory》，系统介绍了构建智能Agent的两大基础：会话(Sessions)与记忆(Memory)。通过精读、翻译与结构化整理，提供了理论框架和实践指南，帮助读者理解如何打造更聪明、更个性化、可持续学习的AI Agent，以PPT形式呈现便于掌握关键思想与应用方法。Google 在上月发

CAG（Cache-Augmented Generation）是一种基于大模型上下文窗口扩展特性的RAG优化方案，通过预加载相关文档并生成键值缓存（KV Cache），消除了传统RAG中的实时检索环节。这一过程将外部知识直接集成到模型的工作内存中，从而减少了延迟，提高了系统的整体效率。

核心收益•灵活性高：知识库源文件（Markdown）和图片资源（图床）是分离的，未来无论迁移到哪个系统，都非常方便。•方便管理：图片资源集中在图床（如 OSS）管理，查找、替换都很方便。但是缺点•成本：需要额外的图床服务器或对象存储服务费用。•运维：需要处理图床的访问权限、白名单（就像我遇到的 Referer 问题），甚至要多维护一个系统。所以word方案总结下来，就是成本短期相对低一些，不需要单

其实 AI 智能体和聊天机器人有区别，它更多强调的是 AI 的自主性。人类提供任务，AI 自主拆解调用工具去执行。从结构层面来讲，现在其实有一大堆智能体。但从能力层面来讲，其实很多所谓的智能体还没有真正达到比较理想的状态。我觉得重要的不是纠结这个概念，重要的是能够根据自己的场景，根据自己的一些缺点，创建各种智能体，打造属于自己的智能体军团，让 AI 真正的为自己的工作生活学习带来实实在在的帮助。

既不花钱，一般电脑又能玩的方案，一句话总结：本地大模型（qwen:7b）+ 文档搜索工具（whoosh)使用此方案搭建的LLM+个人知识库，网页界面demo如下：若提问内容在我们的文档系统中，输出哪些文档命中，包括内容，然后大模型Qwen自动对内容进行深度分析。总体来说，这种模式充分发挥了高性能检索+LLM问答的两者优势，用起来还是挺舒服的。

在之前的文章中，我分享过教程无需配件要求，笔记本联网也能用满血版deepseek的R1模型：我们每天一睁眼，手机通知栏就挤满了未读消息，订阅的20个专业号更新了深度长文。电脑浏览器同时开着十几个标签页。从论文PDF到行业报告，从代码仓库到产品文档，像无数个亟待填补的知识黑洞。这让我想起小时候陪妈妈逛超市，她总念叨就买瓶酱油，结果推车塞满零食日用品。回家却发现忘了买酱油，我们现在何尝不是每天在知识的

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

简单来说，是让大语言模型的行为模式、输出内容和决策逻辑，与设计者（也就是人类）的真实意图、核心价值观和具体指令保持一致的过程。它就像给AI装上“指南针”，确保其在完成任务时不偏离人类期待的方向。假设你有一个功能强大的智能机器人（就像大模型），它天生擅长高效处理任务——比如帮你整理文件、回复消息，但偶尔会出点“小岔子”：你让它“找个安静的地方开会”，它却订了嘈杂的露天广场；你问它“推荐适合孩子的电影

就在刚刚，DeepSeek 正式发布其最新版本 DeepSeek-V3.1 模型。一种模型，两种体验。DeepSeek-V3.1 的核心创新在于混合推理能力。用户可以通过「深度思考」按钮在思考模式和非思考模式之间自由切换。在思考模式下，新模型会展示完整的推理过程；而在非思考模式下，则直接给出简洁的答案。已经冲到第二名了省流版如下：混合推理模式：一个模型支持思考/非思考两种模式切换效率大幅提升：速度