当前与大模型交互主要以提示工程（Prompt Engineering）技术来控制大模型输出，但遇到不少挑战：1）上下文信息缺失导致大模型幻觉频发，为避免幻觉，用户在与 AI Agent 交互过程中需不断重述历史记录导致体验极差。2）上下文长度溢出超出大模型上下文窗口限制，增加成本同时导致 AI Agent 性能极差。3）超长上下文更易暴露四类上下文失效：污染、干扰、混淆、冲突，直接损害推理稳定性与

2025年，RAG将彻底告别“独立明星”地位，成为智能体生态中的关键组件。智能化：通过Agentic RAG和任务分解，解锁复杂场景的推理能力。多模态化：多模态RAG支持文本、图像、视频的统一检索，覆盖更多行业。精细化：GraphRAG通过动态更新和因果推理提升召回精准性。低成本化：轻量化RAG和低代码平台降低中小企业部署门槛。行业化：定制化RAG深入垂直领域，解决特有痛点。“RAG已死，RAG万

本文介绍了AI Agent作为基于大模型的智能体，具备自主性、交互性等五大核心能力，通过感知环境、处理信息等四步循环完成任务。Agent架构由LLM大脑、Planning做事方法、工具和记忆四大模块组成，可通过多维表格和Coze等低代码工具快速搭建。文章通过文章创作和产品分析等案例，展示了Agent如何从规划到执行直接交付成果，解决实际问题。简单说，

选型维度选 LangChain选 Dify团队能力有 Python/JS 开发能力无代码能力，或希望低代码开发项目复杂度高（多 Agent、复杂 RAG、深度定制）中低（标准化问答、简单工具调用）交付周期长（需编码、测试、调试）短（小时 / 天级上线）运维需求能自行开发监控 / 运维工具希望自带运维 / 管理功能核心诉求灵活、定制、可控高效、便捷、易维护所以对于聪明的你来说，需要学会的是进阶玩法：

这张配图全面展示了"AI医院"框架的核心组成和工作流程，这是一个用于评估大型语言模型在医疗诊断能力的多智能体模拟系统。图的上半部分展示了AI医院中的五个关键组件：医生智能体（由被评估的LLM驱动）、患者智能体（由GPT-3.5驱动，提供主观信息）、检查员智能体（由GPT-3.5驱动，提供客观检查结果）、主任医师智能体（由GPT-4驱动，负责评估诊断表现）以及医疗记录（包含症状、检查和诊断信息，作为

在当下数字化转型的浪潮中，Coze、Dify 和 n8n 作为自动化领域备受瞩目的工具，各自凭借独特的优势在不同场景中发挥着关键作用。对于技术人员而言，深入了解它们的核心差异，有助于在项目开发、流程优化等工作中做出精准的选择。本文将从技术架构、功能特性、应用场景、开发门槛等多个维度，对这三大热门工具进行全面剖析。在深入对比之前，我们先快速了解一下这三位“选手”：Coze 由字节跳动 推出，是新一代

同样在 6 月，Cognite 推出了 Copilot 产品，利用 LLM 的自然语言交互能力，将其作为通用的低代码接口，无缝连接至Cognite解决方案的尖端功能，为一线工人、数据科学家、设施管理人员和高管等多样化的用户群体，提供更好的交互功能。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时

前段时间，ChatGPT、Midjourney 爆火之后，大家的焦点都集中在怎么基于这些工具来写作、画画和聊天。现在，随着国内大模型遍地开花，以及 Meta 公司开源的大模型效果越来越好，企业大规模应用的时机已然来临。之前，更多人的焦点都是把 GPT 当成工作的提效工具，现在，随着大家理解的深入，越来越多的企业开始思考，怎么让自己的产品接入大模型的能力。“AI 时代，所有产品都值得用大模型重新做一

Python是一种功能强大的编程语言，可用于自动执行各种任务。无论您是开发小型项目还是大型企业应用程序，Python 都可以帮助您节省时间并简化您的工作流程。Python是一种伟大的语言，因为它的语法非常简单。10行Python代码完成的工作，在Javascript或C++这样的语言中，需要20行代码。如您所见，Python 代码比 Javascript 代码更容易理解，这使其成为自动执行重复性任

AI大模型是未来5年程序员的重要发展方向，文章提供了系统化的学习路线：从基础认知到核心技术(RAG/Prompt/Agent)，再到开发能力、应用场景开发、项目落地和面试准备。掌握正确学习顺序可帮助程序员快速入门大模型应用开发，把握AI风口，实现职业升级和薪资提升，文章还附有完整学习资料可供免费领取。不夸张的说，未来5年程序员最好的技术发展方向，一定是AI大模型！你只需要掌握AI应用开发逻辑+技术