上下文工程（Context Engineering）是系统性设计、管理、优化智能体“上下文信息”的工程方法准确识别用户的当前需求（比如“买生日礼物”）；结合用户的历史行为（比如“去年买过真丝围巾”）；适配环境场景（比如“北方冬季需要保暖”）；保持对话一致性（比如“不推荐之前说过的鲜艳颜色”）；最终生成“贴合用户意图”的回答。阿里的智能体在早期遇到过“一致性问题”：比如之前说“妈妈喜欢素雅风格”，后

我们的目的是深入了解在AI原生应用这个神奇的领域里，内容生成背后的数据分析与洞察到底是怎么回事。我们会从基本概念开始，逐步探索算法原理、实际应用等方面，范围涵盖了从理论知识到实际操作的各个环节，就像一次精彩的探险之旅，带大家全面认识这个有趣的领域。接下来的内容会按照一定的顺序展开。首先我们会介绍一些核心概念，让大家对AI原生应用、内容生成、数据分析与洞察有个初步的认识；然后讲解核心算法原理和具体操

低延迟（推理结果需毫秒级返回）、高吞吐（训练数据需批量传输）、强可靠（分布式任务不能丢包）。本文聚焦“AI原生应用的微服务通信优化”，重点讲解gRPC的核心优势、集成方法及实战技巧，覆盖从原理到落地的全流程。本文将按照“为什么需要gRPC→gRPC是什么→如何用gRPC优化AI通信→实战案例”的逻辑展开，包含核心概念解析、数学模型对比、项目实战（附Python代码）、实际应用场景等模块，最后总结未

本文旨在揭示AI架构设计中量子思维的奇妙应用。不是物理层面的量子计算，而是量子原理在系统设计中的隐喻应用，目标是为智能体系统赋予"量子超能力"。涵盖从架构概念到代码实现的全过程，特别聚焦多智能体协作的场景优化。用"魔法水晶球"故事引出量子核心概念量子原理与智能体架构的映射关系BDI架构的量子化改造方案Python实现量子决策模型物流调度系统的量子化实战工具链和未来趋势分析量子叠加：同时存在于多种状

在当今数字化浪潮中，企业智能体如同企业的智慧大脑，承担着从海量数据中提取价值、自动化业务流程以及智能决策等关键任务。而存储方案则是这个智慧大脑的“记忆宫殿”，它不仅负责保存智能体学习和运行所需的大量数据，还对数据的快速访问、高效处理以及长期可靠性起着决定性作用。想象一下，企业智能体就像是一位超级顾问，它要回答企业各部门提出的各种复杂问题，从销售趋势预测到供应链优化。为了给出准确的答案，它需要“记住

在AI大模型时代，提示工程架构师的角色就像**“翻译官”——将人类的模糊需求翻译成大模型能理解的指令，再将大模型的输出翻译成人类能理解的结果。而AI提示系统则是“翻译工具”**，通过标准化的流程让翻译更高效、更准确。提示工程不是“写提示”，而是“设计交互”——需要考虑用户需求、模型特点、业务规则的平衡；AI提示系统的核心是“闭环”——输入处理→提示生成→模型交互→输出优化，每一步都需要反馈循环；提

在AI时代，提示工程已成为连接人类需求与AI能力的“翻译官”。对于学习型组织而言，如何高效管理提示工程知识（如模板、案例、优化经验），避免“经验流失”“重复造轮子”，是提升团队AI能力的关键。本文结合架构师视角，从知识结构化、协作效率、经验传承三个核心需求出发，推荐10款工具，并给出体系搭建步骤常见问题解决方案及未来趋势展望，帮助团队构建“可积累、可共享、可迭代”的提示工程知识管理体系。提示工程不

我们的目的就像是给大家绘制一张宝藏地图，让大家清楚2024年AI原生计算机视觉应用开发这个大宝藏在哪里，以及怎么去找到它。范围呢，就是涵盖从基础概念到具体实践，再到未来趋势等各个方面，就像一个大包裹，把这个领域里重要的东西都装进去啦。这篇文章就像一座精心建造的城堡，每个部分都有它独特的作用。先会介绍一些背景知识，就像给城堡打下坚实的地基；然后解释核心概念，这就像是搭建城堡的主体框架；接着讲算法原理

随着ChatGPT、GPT-4等大语言模型（LLM）的普及，AI原生应用（以AI为核心能力的应用）正在重塑各个行业。但一个关键问题始终困扰开发者——AI幻觉（Hallucination）：模型会一本正经地"编造"不存在的事实（比如声称"爱因斯坦获得2023年诺贝尔文学奖"）、输出逻辑矛盾的内容（比如先说"苹果是红色"，后说"苹果是蓝色"）。这种"一本正经的胡说八道"在医疗、法律、教育等对准确性要求

面对这些问题，AI应用架构师的角色正在从“技术实现者”升级为“转型设计师”。他们的核心价值不是“做一个厉害的模型”，而是设计一套可落地、可扩展、可迭代的AI转型路线图——从业务需求出发，整合数据、技术、组织资源，让AI从“实验室”走进“生产车间”。战略对齐→能力构建→场景落地→生态迭代。但未来的路线图，将不再是“线性推进”，而是以“业务价值”为核心，技术、数据、组织协同进化的动态体系。