我们就看看通过Ollama软件本地部署并运行Qwen3（30b多模态版本：300亿模型参数量），配合本地Docker容器环境运行的Dify软件，来快速开发一个“合同审查智能体”。

本文将带你详细了解Qwen3.5与Qwen3.5-Plus的核心新特性，对比它们与竞品的差距，展示最新的测试数据，并说明如何使用这些新模型。

本文介绍了在 Windows 上快速运行本地 AI 大语言模型 - Llama3 的实战步骤, 通过利用: WSL + WasmEdge + LlamaEdge 快速实现

本文的核心目标是探讨为何 AI Agents 在人工智能应用开发领域变得愈发重要，以及它们与 LLM 驱动的聊天机器人有何不同。 通过本指南，您将对 AI Agents 有更深入的理解，了解其潜在应用及其可能对您组织的工作流程产生的影响。

通过理解和应用AI Agent、RAG、向量知识库、提示词工程、数据提取和解析、NLP、知识图谱和图处理等技术，让我们从眼花缭乱中练就火眼金睛。

本文将分享AI Agent团队在“小高老师 AI Agent”中如何构建一套可感知、可交互、可管理的智能任务框架，探讨从技术选型到架构演进的全链路迭代。

程序员转型成为大模型（如深度学习或大规模语言模型）的开发者是完全可能的，尤其是随着人工智能领域的快速发展，这一领域的需求也在不断增长。

长上下文不代表 RAG 消失了，它只是让 RAG 的重心从“如何切分”转向了“如何调度”。以下是构建高性能长上下文 RAG 系统的 5 个关键工程实践。

今天这篇，我用最直白的方式，把这四个核心技术讲清楚。读完你会发现：它们不是四个孤立的概念，而是 AI Agent 从"能聊天"到"能干活"的四层能力阶梯。

第七次挂掉那晚，我在出租屋里把招聘软件翻了个底朝天，想看看产品岗到底在招什么人。翻到一类新岗位，JD 里写着"负责 AI Agent 产品的任务流设计"“熟悉多步骤任务编排优先”。