本文详细介绍了字节跳动Coze平台创建AI智能体的全过程，包括平台介绍、创建步骤及功能选项。作者通过实操演示，展示如何利用无代码方式快速搭建AI Agent，涵盖模型选择、插件应用、工作流设计、知识库配置等功能。文章强调创建优质AI智能体需从架构、安全、评测等多方面综合考虑，为AI Agent开发初学者提供了实用入门指南。

全球AI产品风向标AI排行榜**AIGCRank 今日发布2025年11月《AI产品热度榜单》及《AI大模型热度榜单》。作为聚焦全球AI创新生态的核心榜单，热度榜单将基于海内外主流应用市场、社交媒体、搜索引擎指数及行业数据库，综合评估产品创新力与市场关注度，为广大用户及AI从业者提供有价值的参考。

如果你是一个开发者，手里有一个强大的语言模型（LLM），想用它来做点厉害的事情，比如文本分类、智能问答，或者识别文本里的关键信息。可问题来了：训练这么一个庞然大物需要海量的计算资源和时间，你手头的电脑可能累到冒烟，甚至还有数据不够多导致模型“学歪”的风险。别慌，今天我们就来聊聊四种LLM微调方法，帮你高效优化模型，轻松应对各种场景。这四种方法分别是：Full-tuning（全量微调）、Freeze

AI 和自动化技术的飞速发展，为的崛起奠定了坚实基础。智能体式自动化融合了前沿的 AI 技术，使自主智能体（autonomous agents）能够在极低人工干预的情况下，高效处理复杂的非结构化任务。本文将深入剖析 AI 智能体（AI Agents）的关键组件、构建智能体（Intelligent Agent）的设计原则，以及智能体式自动化的实际应用场景，并通过具体用例进行详细演示。

当下的大模型江湖，看似“开源模型遍地都是”，但真正能做到**把数据、训练流程、代码、检查点、评测体系全部摊开**的，却少得可怜。许多号称开源的 LLM，往往只开放部分权重；至于训练配方、数据来源、清洗方式、阶段化策略，更是讳莫如深。

PyTorch就是工具，而Transformer就是理论；而理论指导工具。我们都知道大模型的本质是一个神经网络模型，因此我们学习大模型就是在学习神经网络模型；但了解了很多关于神经网络的理论，但大部分人对神经网络都没有一个清晰的认识，也就是说神经网络到底是什么？它长什么样？事实上所谓的神经网络本质上就是一个数学模型，里面涉及大量的数学运算；只不过其运算的主要数据类型是——向量，具体表现为多维矩阵。

Anthropic发布了Programmatic Tool Calling（PTC）特性，让Claude通过代码编排工具执行，降低token消耗、减少延迟并提升准确性。不过，国产minion框架从一开始就采用类似架构，其LLM规划决策，代码环境执行，仅返回最终结果。相比PTC需显式启用，minion将此作为基础架构，还支持Python生态、状态管理、错误处理等功能，在实际应用中展现出更高的效率和灵

对齐的思想可追溯至20世纪的科幻作品与学术讨论。1920年，科幻剧《R.U.R.》首次提出“机器人威胁”的概念，奠定了早期对机器伦理的思考。1942年，阿西莫夫提出“机器人三定律”，成为最早的AI价值规范雏形。1960年，控制论之父维纳（Norbert Wiener）在《科学》杂志撰文指出：“我们必须确保赋予机器的目标是我们真正渴望的”，这一论述被视为对齐问题的学术起点。

文章详细介绍了RAG系统评测实战方法，重点讲解了Ragas框架的核心机制与指标体系，以及构建优质测试集的三大挑战。通过基于RAGFlow的5组配置对比实验，揭示了参数调优的非线性陷阱、评估指标与业务目标一致性问题以及Prompt工程的边界等关键发现，对优化RAG系统性能具有重要参考价值。

文章解析了大语言模型(LLM)、智能体(Agent)和工作流(Workflow)三大AI核心技术，阐述了LLM作为认知引擎、Agent作为自主行动者、Workflow作为流程编排器的定位与特点，分析了三者关系与协同应用场景，并展望了Agent专业化、Workflow智能化和三者深度融合的未来趋势，为AI编程开发者提供了全面的技术框架理解。