我们知道，大模型的本质工作是读取token然后吐出token，并没有长出手来修改代码，也并不知道我们的私人仓库里有什么（因为不在它的训练集中），这些问题都需要“工具调用”能力来解决，也就是常说的Function Call。跟项目绑定的Rule，它的本质是在.git的同级目录下维护一个.cursor的目录，在这里面存放自定义的规则文本，然后在每次会话时根据你的设置，决定要不要把这些内容贴到上下文中。

大幅减少小说和产品描述至。

当前企业级 AI Agent 已实现从 “工具” 到 “岗位” 的跃迁，下一阶段的核心方向是成为 “岗位专家”。一方面通过 “自动化清洗 - 专家话术提纯 - 合成数据扩充” 的工业化数据体系，结合强化学习优化奖励模型，让 AI Agent 的能力向 “金牌员工” 对齐；另一方面通过多样化能力细化场景，例如金融领域的实时沟通策略调整、方言适配等，满足细分需求。当 AI Agent 具备岗位专家能力

同时课程详细介绍了。

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今天就带大家使用本地ollama 搭建qwen3 模型结合dify 1.3.1 版本实现合同评审工作流。 工作流截图如下：

智能体是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的系统。这些系统能够执行被动的任务，也能够主动寻找解决问题的方法，适应环境的变化，并在没有人类直接干预的情况下做出决策。

1.1 工程能力的降维打击后端程序员固有的系统架构设计、高并发处理及运维部署经验可直接迁移至AI应用开发：大模型服务的API化本质与微服务架构高度契合（如模型推理的异步队列设计）分布式系统经验可直接应用于模型训练集群管理（GPU资源调度、故障转移）容器化技术栈（Docker/K8s）无缝衔接大模型部署场景1.2 工具链的快速适配后端开发者的技术栈与大模型开发工具链存在天然交集：Python生态主导

通过上述三个步骤：“立人设”、“练才艺”和“上选秀”，我们可以有效地创建一个易于理解和操作的智能体。这不仅降低了学习成本，提高了用户体验，还使得智能体的应用更加广泛和深入。随着技术的不断进步和用户需求的日益增长，智能体的发展前景广阔，值得我们持续关注和探索。

Browser-Use 是一个开源的 Python 库，旨在让 AI 能够自主地与网页进行交互。该项目允许用户通过自然语言描述任务，AI 通过 Chrome DevTools Protocol（CDP 协议） 执行 Chrome/Chromium 浏览器复杂的网页操作，如网页导航、表单填写、数据提取、在线购物等。