本章，我们从 LLM 的 “关键要素” 说到 Agent 的 “主要指标”；作为AI 产品经理不再是需求的被动承接者，而是人机协同生态的架构师 —— 需要用技术敏感度预判模型边界。

给大家普及一下，Java开发如何快速转AI，如果你不超过35岁，并且是计算机专业，那么恭喜你，接下来我将用我的亲身经历告诉你一条学习路线。咱们很多搞开发的同学有个误区，觉得做AI必须精通算法，手撕公式，我只能说错，大错特错。我扒了上千个岗位JD, 发现很多企业招的根本不是算法岗，而是能把模型落地的工程化人才。所以你只需要在原有的计算机基础上掌握这4个技能，薪资直接double。第一，Python,

技术深度不够，涨薪难；行业迭代快，从事多年传统项目开发，想凭着技术赚钱，没想到，大模型时代，又开始卷AI技术了！甚至，不迭代自己的技术，可能大量的技术人员！这也让程序员们开始重新评估自己的本领：“AI会取代哪些技术行业？“谁的饭碗不保了？“都在做大模型，程序员的未来在哪里？\01.AI快速发展，国内也有超过 130 个大模型问世！当产品接入AI，潜力无穷！不管是企业、还是程序员，都靠着AI应用产品

RAG已成为减少LLMs幻觉现象的主流方法。当前的RAG评估基准主要聚焦于局部RAG，即从文档的小子集检索相关片段，以回答仅需特定文本片段局部理解的查询。然而，许多实际应用需要一种本质上不同的能力——全局RAG，它涉及跨整个文档集合聚合和分析信息，以获得语料库级别的洞察（例如“2023年被引用次数最多的10篇论文是什么？”）。本文介绍了GlobalQA，这是首个专门设计用于评估全局RAG能力的基准

对话式智能体（Conversational Agents）

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。

谷歌对编程Agent出手了。推出，让你在终端里就能访问Gemini，并且提供“”：100万上下文窗口的Gemini 2.5 Pro，每分钟允许60次模型请求，每天的上限则是1000次。官方还着重提醒：Gemini CLI写码很强，但不只能拿来编程哦。调用一下Veo和Imagen，在命令行里搞视频生成，也就是一句话的事：消息一出，讨论度立刻爆炸，GitHub仓库标星也一夜狂飙至10.8k。有网友干脆

*AI Agent：**是一种由大语言模型、工具、编排层和运行时服务所构成的程序。他通过循环调用大语言模型来达成最终的目标。大模型是一个行动无能的天才，而Agent则是通过软件开发的方式，将大模型封装成一个可以自行处理某项任务的软件。**Tips：**这里与我们之前编写的软件还不一样，我们先前编写的软件是一套固定的规则流程，他接受固定的输入，会流经固定的路径，产生固定的输出；而Agent则更“智能

import os# 系统提示词定义你是一位专业的电脑硬件评测专家，擅长分析电脑配置的性能、适用性和升级潜力。你能够根据用户提供的电脑配置信息，给出专业、实用的评价和建议。请以简洁明了的语言表达观点，既要考虑技术细节，也要考虑普通用户的理解能力。"""这里先导入了项目所需的各种库，定义了常量，用于设定AI Agent的角色和能力，让其以专业电脑硬件评测专家的身份进行回答。这个项目展示了如何使用Py

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