本文系统阐述了在Agentic AI技术背景下构建可靠、高效AI Agent应用的方法，重点介绍了提示词工程、工作流设计和知识库构建三大核心竞争力。文章详细讲解了系统提示词设计、使用DSL描述工作流程、RAG与向量数据库应用，以及关系型数据库在特定场景下的使用思路，同时探讨了AI Agent的安全问题和AI项目的确定方法，为开发者提供了从理论到实践的全面指导。阿里妹导读本文系统阐述了在当前 Age

文章详细介绍了大语言模型的四大核心技术：预训练策略与架构优化、适配微调方法（指令微调与参数高效微调）、提示学习技术（少样本、零样本和上下文学习）以及知识增强技术。内容涵盖Transformer架构创新到各类微调方法（如Prefix-Tuning、LoRA等），为开发者提供从零基础到实际应用的全面指南。大语言模型技术主要包括: 模型预训练、适配微调、提示学习、知识增强和工具学习等。高效预训练策略。其

六个月前，Agent们开始抢占AI PPT的活，现在已经卷到1句话能做出每页不同排版，真实图片和AI图片都有的PPT了。Agent是不是真的已经降低到有手就会的难度了呢？很多朋友说，他们喜欢我分享的那些AI Agent的最新进展，觉得那些自动化工作流、AI自主搭建应用程式的案例（n8n、dify、扣子）酷到封神，但兴奋过后，基本上会跟着一句提问，看起来好复杂，是不是懂编程才能玩？我看不懂，是不是跟

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本次分享聚焦多模态 GraphRAG，深度剖析了文档智能解析的技术链路，并梳理了相关工作进展，全方位呈现了文档智能、知识图谱与大模型结合的应用范式。文章主要包括以下几大部分：\1. 文档智能解析技术链路与文档层级关系构建\2. 多模态图索引构建与多模态检索生成流程\3. 知识图谱解决 chunk 之间关联以及细粒度问题\4. 文档多模态 RAG 相关工作进展\5. 总结\6. 问答环节01文档智能

⚠️ 自动提取无法识别业务逻辑关系，需人工补充！

很长时间没有更新了，这一个多月时间里，看到了AI领域的太多变化。一直想给大家分享，奈何工作确实太忙，很多时候想写点东西，又不知道从哪里讲起了。今天呢，想给大家讲讲我对智能体的一些新的理解。这是我目前看到过所有智能体最佳实践的总结。这些经验都是从ClaudeCode、Cline、Manus、DeepResearch、ChatBI等产品或者场景分析和实践而来的。

生产级AI Agent需具备四大核心特质，而非仅停留在原型阶段的功能实现。

Qwen3-Max 不仅是一个“会聊天”的大模型，更是芯片工程师的智能副驾驶。从 RTL 编写到验证调试，从文档解读到脚本自动化，它正在显著提升芯片研发效率，缩短产品上市周期。在国产 EDA 与大模型深度融合的浪潮下，Qwen3-Max 或将成为中国半导体自主创新的新生产力引擎。

注册可用函数Function Call让DeepSeek从"只会说话"变成了"会做事"的助手。它像是大模型与现实世界之间的桥梁，让AI不再封闭在自己的知识库中，而是能够主动获取信息、使用工具、解决实际问题。正如一位优秀的管家不仅能听懂主人的各种需求，还知道如何调动合适的资源来满足这些需求，Function Call让大模型有了"管家效率"，能够更加全面而精准地为用户服务。通过这种能力，DeepSe