摘要： 当前中国智能产业规模突破6000亿元，人才缺口超500万，AI工程师平均年薪达42.8万元，学习智能技术具有显著就业红利与长期竞争力。其核心价值在于：1）跨行业刚性需求（制造、医疗等领域岗位激增）；2）“智能+行业”复合能力可突破职业边界；3）适配技术迭代趋势。风险方面需规避学用脱节（78.6%高校课程滞后）、区域资源不均等问题，建议按基础选择方向——科研强者攻算法，应用者选行业结合，中西

随着大模型从“对话时代”迈向“任务执行时代”，智能体工作流（Agentic Workflow）已成为企业级 AI 应用的核心。本文深度拆解 Agent 的感知、规划、记忆与行动闭环，结合 **Gartner** 与 **McKinsey** 的最新权威数据，为开发者提供一套可落地的 AI 智能体架构指南。

摘要： 智能体（AI Agent）正成为AI领域的新焦点，其核心是以大语言模型（LLM）驱动的自主任务执行系统，标志着AI从内容生成转向任务执行。智能体包含四大系统：大脑（逻辑推理）、规划（任务拆解）、记忆（知识存储）和工具（外部操作），通过ReAct框架实现闭环决策。行业数据显示，2026年40%企业将自建智能体，但面临逻辑死循环、安全风险和算力成本等挑战。开发者可通过Python构建简易Age

本文探讨了大模型在多智能体协作中的应用，从业务需求出发分析了协作的本质。文章提出协作需要从业务、认知和工程三个视角理解，并强调角色分工、能力责任和闭环机制的关键作用。工程实现上需包含消息、状态、协议等五大机制，其中状态一致性和任务可拆解性是协作成功的核心。通过招聘流程案例，展示了分工、状态同步和责任闭环如何共同实现业务目标。最后总结协作三大原则：业务决定分工、责任保障闭环、状态确保收敛。

上一周我们让智能体具备了“思考能力”——可以调用工具、串任务、做链式推理。本周我们继续给智能体升级：让它不再“失忆”，甚至慢慢学会“懂你”。智能体真正从“能聊天”进化到“好用”，关键能力只有两个字：没有记忆的智能体，就像每次对话都刷新了一遍世界；没有个性化的智能体，永远停留在“通用答案”层面，无法对接真实业务场景。你应该遇到过这种体验：你告诉它：五分钟后再问：结果它又重新推荐一堆拿铁、卡布奇诺甚至