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飞算JavaAI的问答式自定义Skill,彻底降低了AI编程能力复用的门槛。不用懂配置、不用写复杂规则,纯对话就能打造属于自己的标准化、可复用编程单元。
意图识别是自然语言处理(NLP)领域的核心任务之一,目标是将用户输入的文本/语音映射到对应的预定义意图类别,进而匹配对应的服务流程。智能客服的所有响应、流程跳转都基于意图识别的结果,一旦识别错误,后续所有服务都会偏离用户需求。上下文遗忘:无法关联用户之前的提问、历史订单、行为数据,只能基于当前单轮输入做识别;多意图漏识别:只能处理单意图请求,用户同时提多个需求时至少漏识别40%的意图;模糊意图/开
介绍 Agent Skills 的核心概念与基础架构。从"什么是 Skill"出发,讲解三层架构设计(描述层→逻辑层→执行层),梳理 Skill 从意图识别、指令加载、任务执行到结果返回的完整生命周期,并解析 Skill 的注册机制、上下文注入、动态加载与卸载机制,最后概述串行、并行、条件路由三种协作编排模式。
第六篇之前,imaging 阶段的进度长时间卡在 80%,前端只显示「正在绘制绘本插图…结果 Qwen 会优先画信息更满的主角,配角容易被画小、画没、或只留一个模糊轮廓——不是参考图没传,而是 prompt 里配角「该怎么站在画面里」没说清楚。每页插图落在对应分镜位置,PDF 和阅读页使用的是同一套。:双角色页为配角补上独立的、带左右位置的 action 描述,告别「配角被画没」;),作为同一思路
ComAct 这篇 2026 年 6 月的新论文讨论了一个很关键的问题:AI Agent 操作 CAD 这类专业软件时,为什么不能主要依赖截图和鼠标点击?论文提出 COM-as-Action,把专业软件操作从 GUI 控制改写成可执行程序合成。本文精读 ComAct 的核心设计,并结合 PLC、CODESYS、工业软件自动化,聊聊它对工业 Agent 架构的启发。
摘要: ReAct(Reason + Act)是当前AI Agent的核心架构范式,通过协同推理(Reasoning)与行动(Action)解决传统大语言模型(LLM)的三大局限:时效性断层、计算逻辑缺失和无法影响外部世界。其执行循环为“Thought-Action-Observation”闭环状态机,需配合严格Prompt模版驱动。然而,ReAct存在高Token消耗、延迟和死循环等硬伤,需通过
在当今世界,医疗健康领域正面临着前所未有的挑战。随着人口老龄化的加剧,慢性疾病的发病率不断上升,医疗资源的供需矛盾日益突出。同时,医学知识的爆炸式增长也使得医生难以跟上最新的研究进展。在这样的背景下,人工智能(AI)技术的出现为解决这些问题带来了新的希望。本文的目的是探讨AI Agent Harness Engineering这一新兴技术在医疗健康领域的辅助诊断潜力。我们将从基础概念开始,逐步深入
这是我新开的一个栏目——GitHub 每周热点项目深度解析。预计每周一篇。挑 GitHub Trending 周榜上数据最值得看的项目,做一次比"30 秒 README 速读"更深的拆解:从项目历史、作者背景、到具体怎么用、为什么值得用、有没有同类项目可以横向对比。第二期,挑了。
把输入字段、输出格式、成功标准写清楚。比如“设备故障初筛”的输出不是一段聊天,而应该包含:问题摘要、可能原因、建议排查步骤、需要人工确认的信息、风险等级。对 35+ 程序员来说,AI Agent 不是一个只能让年轻人追热点的方向。相反,越往落地走,越需要多年工程经验。因为企业真正需要的不是一个会聊天的模型,而是一套能连接业务流程、系统工具、数据资产和人工决策的自动化能力。Java 后端、物联网、业
不玄。它只是提醒我们:上下文窗口变大,不代表模型能稳定用好里面的所有内容。在 RAG 里,不要只盯着“有没有召回”。召回了什么?放进 prompt 的顺序是什么?关键资料是不是足够显眼?模型最后有没有真的用上?解决方向也很明确。少放一点。排好一点。切准一点。记录清楚一点。这比一味拉大topK、拉长 Context Window,要靠谱得多。因为很多 Agent 的“记忆问题”,其实不是模型记性不好