端侧选模型没有银弹。你以为参数小的就省心，结果速度可以但中文不能看。你以为能力强的就全能，结果内存吃死你。所以我的建议是：别只盯着一款模型上。做一个模型管理层，根据用户设备自动切换。跑不动 Phi-3 就降到 Qwen，Qwen 也跑不动就降级到云端。这才是端侧 AI 的正确姿势。

这篇文章分享了在WebView中实现AI Agent（基于MCP协议）时遇到的三个典型问题及解决方案： 1、Tool Call流式中断问题：当AI执行外部工具调用时，流式输出会变得混乱，最终采用"暂停流式-集齐结果-统一渲染"的方案优化体验。 2、安全风险问题：AI会滥用开放的浏览器API，通过实施工具白名单、请求代理和敏感操作二次确认三重防护机制解决安全隐患。3、JSON参数错误问题：AI常返回

这篇文章分享了在构建AI Agent后遇到的评测难题。经历了三次主要挫折： 人工评测不可行：发现同一任务多次执行结果不一致，且人工验证繁琐不可靠，最终导致评测质量下降。 LLM自评不可信：让AI自己评判执行结果时，发现它会错误地将失败任务标记为成功，无法反映真实情况。 测试集覆盖不足：精心设计的测试用例在上线后遇到真实用户复杂请求时完全失效。

Hybrid AI架构将Web的灵活迭代与端侧的强劲算力结合，为移动应用赋予了全新的智能形态。通过WebView内运行量化LLM，我们可以实现“离线、快速、私密”的基础AI体验，同时保持和云端、原生推理的无缝衔接。

产品经理要是自己搞不清楚模型能干啥不能干啥，就只能被研发牵着走，或者画大饼把团队带坑里。智能客服绝对不是一堆 if else，也不是上个 API 就完事，它需要你像经营一个刚上岗的新员工一样，给他建知识库、告诉他遇到不会的怎么举手、每天复盘他的表现。你把 PRD 当成这个新员工的《工作守则》，一切就清楚了。

这篇文章分享了在构建AI Agent后遇到的评测难题。经历了三次主要挫折： 人工评测不可行：发现同一任务多次执行结果不一致，且人工验证繁琐不可靠，最终导致评测质量下降。 LLM自评不可信：让AI自己评判执行结果时，发现它会错误地将失败任务标记为成功，无法反映真实情况。 测试集覆盖不足：精心设计的测试用例在上线后遇到真实用户复杂请求时完全失效。

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这篇文章分享了在WebView中实现AI Agent（基于MCP协议）时遇到的三个典型问题及解决方案： 1、Tool Call流式中断问题：当AI执行外部工具调用时，流式输出会变得混乱，最终采用"暂停流式-集齐结果-统一渲染"的方案优化体验。 2、安全风险问题：AI会滥用开放的浏览器API，通过实施工具白名单、请求代理和敏感操作二次确认三重防护机制解决安全隐患。3、JSON参数错误问题：AI常返回

这篇文章分享了在WebView中实现AI Agent（基于MCP协议）时遇到的三个典型问题及解决方案： 1、Tool Call流式中断问题：当AI执行外部工具调用时，流式输出会变得混乱，最终采用"暂停流式-集齐结果-统一渲染"的方案优化体验。 2、安全风险问题：AI会滥用开放的浏览器API，通过实施工具白名单、请求代理和敏感操作二次确认三重防护机制解决安全隐患。3、JSON参数错误问题：AI常返回

我做TLDR Scholar的初衷很简单：让AI帮你快速判断一篇论文值不值得读。但做了三个月我发现：有些论文，AI是真的读不了。这不是AI的错，也不是Prompt的问题。有些论文，天生就是AI的克星。今天不吹牛，展示一下TLDR Scholar的真实失败案例。诚实，是我唯一能保证的事。