WorkBuddy、豆包工作、千问办公和私有化工作台，解决的不是同一个问题。本文按生态、权限、私有化、能力边界、成本五个维度做对比，说明三种企业分别怎么选，并如实写出 VitAgent 适合与不适合的场景。

浏览器自动化让 Agent 真正伸手碰到业务系统，也把风险放大。本文拆解五层安全控制、执行链路、域名白名单与凭据隔离写法、写入类审批与审计字段，并给出六种失败模式的兜底策略和 Playwright 代码。

私有化部署不是装个模型：从参考架构、模型与算力、RAG/Agent、权限审计到成本，拆解企业 AI 工作台落地的关键决策，并给出 10 个选型问题。

不同场景下如何选择向量数据库？大规模生产级（数千万至数十亿向量）首选Milvus和Qdrant，中小规模RAG系统推荐Chroma。PostgreSQL用户可选pgvector，多模态/图关系场景Weaviate更优。性能方面，Milvus和Qdrant在大规模查询中表现突出，Chroma适合快速原型开发。技术特性上，Milvus支持最丰富的索引算法，Qdrant擅长复杂过滤，Weaviate具备

RAG（检索增强生成）是一种让大语言模型先检索外部知识再生成答案的技术。它通过三个核心步骤运作：检索相关文档、整合检索内容与用户问题、生成基于实际资料的精准回答。相比传统模型仅依赖训练记忆，RAG能解决知识过期、专业领域不足和幻觉问题，特别适用于需要引用最新文档或专业资料的场景（如企业知识库、法律医疗等）。该技术使AI像会查资料的员工，既能提供可追溯的答案，又能保持回答的专业性和时效性。

摘要：Prompt是大模型的条件概率输入文本，通过控制内容和结构来"编程"模型行为。主要分为系统提示、开发者提示和用户提示三类。高级Prompt通常包含角色设定、任务说明、输入背景、示例和输出要求等要素。常见技术包括零样本/少样本学习、思维链推理、自一致校验和Prompt链式处理。编写高效Prompt需遵循结构化原则，可拆解为"糙版Prompt→添加角色目标→补充约束

摘要：Function Calling是大语言模型调用外部函数的机制，让模型通过结构化指令（函数名+参数）而非直接回答来完成任务。它弥补了模型实时数据缺失、精确计算不足等短板，实现"模型决策-程序执行-结果反馈"的闭环流程。开发者需定义函数规范（JSON Schema）、实现后端逻辑并处理错误。典型应用包括智能客服、数据查询等场景，虽提升灵活性但也增加系统复杂度，需平衡延迟与准

大模型可从6个维度分类：1.应用层级（L0通用/L1行业/L2垂直场景）；2.输入模态（文本/图像/音频/视频/多模态）；3.任务类型（生成/判别/推理/检索增强）；4.模型规模（轻量/中型/大型）；5.训练方式（预训练/指令微调/对齐）；6.部署形态（开源/闭源，云端/本地）。选型需综合考虑业务需求（通用/行业/场景）、数据类型（文本/多模态）、成本与合规要求，采用"先验证后演进&qu

本文深入解析了开源与商用大模型的根本差异，并为您提供了清晰的选型路线图。开源模型（如Llama、Qwen）权重开放、可私有部署、成本可控，但需自行维护；商用模型（如GPT-4、Claude）开箱即用、性能顶尖，但需按量付费且数据需出境。

大模型参数是深度学习的核心知识载体，包括权重和偏置，决定了模型的能力上限。关键参数包括总量、隐藏维度、层数、注意力头数、FFN维度等，这些因素共同影响模型性能和计算成本。实际应用中，7B-13B规模的模型通常能平衡效果与资源消耗，而更大的70B模型收益有限但成本剧增。选择模型时应综合考虑任务需求、硬件配置和成本效益，避免盲目追求参数量。优化架构、训练策略和微调方法往往比单纯增加参数更能提升实际效果