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本文将AI大模型比作七层建筑,逐层解析关键概念:Token是模型信息处理的基本单位;提示词是任务委托书,需清晰具体;上下文是当前请求的信息集合,有窗口限制;Agent是能自主执行任务的系统;Harness是Agent的工程框架,负责稳定运行;MCP是统一工具连接标准;Skills是可复用的任务方法包。理解这些层级关系,有助于掌握AI大模型的工作原理和应用。
本文深入解析了AI Agent系统的架构,从ReAct循环逻辑出发,详细拆解了Message、Context、Model、Memory、Skills、Tools、MCP、CLI和Sandbox Runtime等核心组件的调用关系。文章对比了LLM、Workflow和Agent的区别,并探讨了Agent系统的适用场景。同时,文章还详细介绍了ReAct Loop的工作原理、如何避免无限循环、以及如何搭
GitHub Agent因一个单词泄露私有仓库、Cursor 9秒删库、Copilot安全对齐失效——三起事件指向同一问题:AI Agent该不该开写权限?本文拆解风险与分级控制策略,核心结论:敢开但不敢乱开,需建立权限最小化+沙箱+人工确认+审计的纵深防御体系。
MCP协议是大模型工具交互的标准化解决方案,通过统一工具描述和调用规范解决生态碎片化问题。其核心采用客户端-服务器架构,支持JSON Schema标准化的工具定义和双传输模式,实现"一次开发,多处复用"。但存在同步交互局限和Token开销问题,需配合懒加载、动态检索等优化手段。协议与Skills技术形成互补,前者解决互操作性,后者处理选择过载。安全方面需防范提示注入、供应链攻击等风险,建议采用审计
这篇文章系统性地梳理了从AI新手到AI架构师的完整学习路径,分为基础、进阶和深水区三个阶段。基础篇涵盖Python编程、LLM API使用和大模型基础(RAG、微调等);进阶篇聚焦低代码平台应用、检索技术优化和AI Agents开发;深水区篇深入企业级解决方案,包括可观测性评估、AI基础设施与安全。文章强调构建结构化知识体系的重要性,指出AI大模型时代催生了技术+业务复合型人才需求,并预测2025
本文全面解析AI行业岗位、技能学习路径及薪资现状,旨在帮助小白和程序员顺利入行。文章涵盖AI主流岗位天壤之别、技能学习顺序误区、6个月高效学习转型路径、薪资真相及行业未来趋势,强调选岗重要性、基础学习、项目实战和业务理解,并指出AI Agent、大模型应用落地、AI安全与合规是未来热点方向。建议读者关注趋势,找准方向,抓住AI浪潮机遇。最近后台私信爆炸,一半都在问同一个问题:AI到底怎么入行?有刚
本文梳理了制造业AI Agent的十大核心落地场景,涵盖生产数据录入、设备故障诊断、原材料行情采集等,并结合船舶、汽车零部件等行业龙头案例,展示AI Agent如何实现降本增效。文章强调AI Agent已从单点试点转向全场景规模化应用,适合对AI制造感兴趣的小白及程序员学习参考。2026 年,制造业 AI 智能体(AI Agent)落地进程迎来爆发式提速。相关调研数据显示,已有 54% 制造企业在
学习AI大模型无需一上来就死磕复杂数学公式和底层源码,建议按照“基础打底 → 核心原理 → 应用实战 → 工程进阶”的路径循序渐进。首先掌握Python及相关库,并理解基础数学概念;其次学习机器学习、深度学习入门;然后深入理解Transformer架构、预训练与微调等大模型核心原理;最后进行应用实战,如提示词工程、RAG、AI Agent开发及模型部署。学习过程中要注重动手实践,逐步深入。学习AI
本文专为普通后端程序员设计,旨在简化AI Agent的学习过程。文章从用Python与AI模型对话开始,逐步深入到让AI调用后端接口、使用记忆系统以及将Agent化服务进行工程化部署。通过四个步骤的详细指导,帮助读者利用已有的后端技能,快速掌握AI Agent的核心技术,实现从传统后端开发向AI Agent开发的转型。文章强调AI Agent的本质是使用自然语言指挥API,后端工程师对此有着天然的
九个新面孔里有三个都在给 AI 编程 agent 补能力:ai-memory 管长期记忆,career-ops 管求职流程,Anthropic-Cybersecurity-Skills 管安全技能。v1.3.4 这版把任务生命周期在 API、CLI、WebUI 三端统一,断掉的任务能恢复,社交发布也跟视频生成解耦了。自主 AI 渗透测试工具,让一群 AI agent 像红队一样协作,侦察、利用、后
随着LLM驱动的AI Agent被赋予越来越高的自主权——能够调用外部工具、访问数据库、执行多步规划和与第三方API交互——其攻击面急剧扩大。核心问题是:这些系统在受到恶意攻击时,能否真正遵守部署策略?传统针对纯语言模型的安全评估框架是否足以应对具备工具调用能力的Agent?
2026年上半年AI Agent岗位激增5.5万,传统软件开发需求暴跌25%。大厂疯狂抢夺Agent人才,薪资可达7.8万/月,顶尖者年薪超百万。Agent是离落地最近的AI方向,无需高深算法知识,掌握Agent开发、RAG、多智能体协作即可。普通人通过业余学习,能抓住2026年下半年窗口期,实现薪资大幅提升。建议程序员尽早转型,利用现有技能基础,快速上手AI Agent开发。说个真事。我一个朋友
一句话讲透:大模型的终极形态,就是 AI Agent。给大家一个万能公式,记住就能看懂所有智能体:LLM大模型 + 工具调用 + 记忆存储 + 任务规划 = AI Agent普通大模型 vs AI Agent,完全是两个维度!传统 AI:只会被动回答问题,你问一句、它答一句,无法联网、无法执行任务、无法自主思考。而 AI Agent 拥有自主能力:✅ 自主思考推理 ✅ 自主调用各类工具 ✅ 自主联
2026 年一晃已经过半,AI 大模型的热潮不仅没有降温,反而持续升温!金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像,电商、制造、教育各行各业,都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”,早就告别单纯比拼模型参数,正式进入落地应用时代。懂业务、懂 AI、能做出可上线项目的大模型开发工程师,岗位缺口大,薪资待遇十分可观。风口再好,不如手握高薪 offer 实在。行情火热,普通人、程序员
北京时间 2026 年 8 月 15 日 00:29,吴恩达发布了《The AI Engineering Skills Map》。DeepLearning.AI 通过分析超过 10,000 条招聘信息、开展数十次结构化访谈,并结合问卷与线上资料,整理出四项核心 AI Engineering skills:构建和部署 AI 应用、软件工程基础、使用 Coding Agent,以及 Shaping t
用[]包裹里面的每个数据叫元素元素之间用逗号隔开有序、可修改、可重复# 定义列表。
维度Prompt驱动ReAct模式混合编排实现复杂度低中中高执行确定性低低高高状态管理依赖上下文依赖上下文独立存储独立存储失败处理不可控不可控可控可控灵活性高高低中支持并行否否是是适用场景探索阶段中小规模生产生产环境复杂系统面试话术“工具编排有四种主流方案:Prompt 驱动适合快速验证;ReAct 是目前最主流的方案,有完善的框架支持;Workflow/DAG 适合生产环境,对流程确定性要求高的
最近和几个想从 Java 转 Agent 的同学聊了聊天,发现了一些很常见的问题:
本系列主要使用langchain/langgraph进行学习与实践。
本文介绍了Python中使用PyMySQL操作MySQL数据库的基本方法。
本文系统介绍了Python字符串的核心概念和操作方法。主要内容包括:字符串的创建方式(单引号、双引号、三引号),基础操作(索引、切片、拼接等),以及常用方法(大小写转换、查找替换、分割连接等)。重点讲解了三种字符串格式化方式,特别推荐Python3.6+的f-string方法。文章还通过用户输入清洗和文本统计两个实战案例,展示了字符串处理的实际应用。最后总结了字符串的不可变性、索引越界等注意事项,
前面几篇文章中,从不同角度学习了 Open Code Review 的核心流程。第一篇从使用者角度跑通了最小 Demo,观察到了ocr reviewfile_readfile_findfile_read 用来读取文件;code_search 用来搜索代码;code_comment 用来生成评论。第二篇分析了ocr review命令入口,知道了命令会从main.goGit diff 决定本次审查哪些
2026年技术圈的分化愈发明显:降薪裁员潮持续蔓延,传统开发、测试等岗位大批缩水,不少从业者陷入职业焦虑;与之形成鲜明对比的是,AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招,薪资逆势飙升150%,大厂更是直接开出70-100W年薪,疯抢具备实战能力的大模型人才,甚至放宽年龄限制,只求能快速落地技术、创造价值!1、窗口期红利,入门门槛友好:不同于成熟赛道的“内卷式招聘”,2026年大模型人才缺口巨大,简历只要达标
随着LLM和VLM的快速发展,通用型Web Agent已能自主与真实网站交互并执行任务,在金融、医疗、电商等高风险领域展现出巨大潜力。然而,现有针对Web Agent的对抗性攻击研究存在明显不足:要么攻击成本过高、需要人工设计攻击提示;要么主要关注单一攻击场景,缺乏灵活性;而针对LLM/VLM的自动化攻击方法又难以在黑盒设置下实现有效的可转移性。因此,如何在仅拥有黑盒访问权限的条件下,高效、灵活且