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AI Agent热潮之下,66%的企业卡在“结果不可靠”上。本文深入剖析企业应用Agent时面临的可靠性、安全性与成本效益三大核心挑战,结合真实架构设计与落地经验,给出可复用的解决方案——从大小模型协同、RAG知识注入到最小权限控制与小场景切入策略,帮你避开陷阱,真正让Agent成为生产力而非负担。

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AI不是靠“快”就能跑起来的——它需要合适的“腿”。CPU、GPU、NPU、TPU各有其道,训练与推理、云端与边缘、性能与功耗之间存在根本矛盾。本文系统拆解四类AI芯片的设计逻辑、适用边界与真实场景,帮你避开选型陷阱,看懂硬件背后的取舍哲学。

MiniMax发布M2开源大模型,在Agent和代码任务刷新SOTA,全球排名第五却登顶开源榜。价格仅Claude Sonnet的8%,速度提升近两倍。本文详解其MoE架构原理、部署避坑指南与企业落地案例,手把手教你用低成本实现高性能AI应用。

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AI Agent在电信等复杂企业中落地,远不止模型强弱。本文基于真实项目经验,拆解专业性、协作性、责任性与安全性四大挑战,并提出“多Agent协同架构+成长飞轮机制+安全轨道体系”三位一体的解决方案,揭示企业AI从“能用”走向“敢用”“好用”的底层逻辑。

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