🌌 一、序：什么是 LLM Interface？ “Interface”这个词，在计算机界就像咖啡在程序员生活中一样不可或缺。 对于对象，它定义约定。 对于人类，它定义对话的边界。 对于 LLM（La

🧭 一、前言：从网页到“智能体”的转变 还记得当年浏览器只会傻傻地渲染一堆 HTML 的年代吗？ 那时候的浏览器就像个听话的孩子——你让它加载网页，它就加载网页。 而今天，当 Vercel Labs

深入解析：AI 智能体（Agent）是如何解决问题的？ 在当今的 AI 浪潮中，我们经常听到“Agent（智能体）”这个词。但实际上，一个能够自主解决问题的 AI Agent 到底是如何工作的？它不仅

一、什么是 Agent Skills？ Agent Skills 是一种由 Anthropic 最初开发并作为开放标准发布的智能体能力扩展格式。它的核心理念是：智能体虽然越来越强大，但往往缺乏完成实际

2025年以来，我们正站在人工智能应用演进的一个关键节点上，从预测式AI（分析模式、进行分类）到生成式AI（创造文本、代码、图像），我们如今正迈向第三个阶段：AI Agent。

一、遇见AI 不知不觉间，2025年已经结束，2026年正向我们昂首走来。 此刻，也许我们还在怀念DeepSeek-R1推理能力的高光时刻，也许我们还在对通用智能体Manus的出色表现念念不忘，也许我

在基于大模型的AI应用设计上，存在着两种不同的模式：智能体(Agents)和工作流(WorkFlows)。业界把智能体和工作流以及它们的混合体统称为Agentic AI。设计Agentic AI系统的

MCP 与 Skill 深度对比：AI Agent 的两种扩展哲学 用 AI Agent 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf 等）的时候，经常会遇到两个概念： MCP（Mod

01 前言 从行业趋势来看，由大模型驱动的智能客服系统，正在对传统客服工具进行深度变革。 在线客服的工作有着较高的重复性，降本增效一直是客服工具提供给商家的最重要价值之一。 基于大模型的智能客服

一、引言 对于智能体开发者来说，一个众所周知的事实是，“在开发设备上能运行” 与 “在生产环境中能稳定运行”之间存在巨大鸿沟，这两者之间的差距可能天差地别。 传统软件开发的前提是，开发者基本清楚输入内

1.数据加载 （1）在 RAG 系统中，数据加载器（Data Loader）处于最前端，主要完成以下三个核心任务： 内容提取：将 PDF、Word、Markdown、HTML 等不同格式的原始文档转换

工作流一点都不难，呜呜呜。 刚接触 Agent 时，我们大多都是从 Prompt 提示词驱动的Agent开始的。

A2UI (Agent to UI) 是一个基于 JSON 的流式 UI 协议，旨在让 AI Agent 能够动态生成、控制并响应用户界面。后端一直在生成固定格式的 json ，复杂的是前端。

对于GraphRAG在网上对其褒贬不一说他虽然准确性更高但是消耗大代价高昂，也有说他幻觉较高的。那GraphRAG到底怎么样，然后怎么用，适合在什么情况下使用以及他的缺陷和对RAG技术未来展望。

有小伙伴问，能不能给Cent加上AI记账分析的功能，一开始我觉得这当然没问题了，实在是太简单了，不就是加一个聊天框，然后预设一些提示词发给AI，然后就成了嘛

一个真实的痛点场景 作为一名研究者，我每天都需要阅读大量的学术论文。最近在做文献综述时，我想到：能不能让 AI 帮我快速理解这些论文的核心内容？ 于是我尝试直接把 PDF 扔给大模型，结果发现： 复杂

阔别三年，久违了～ Hi，大家好呀。已经很久没在掘金上写文章了，上次发文章，也是三年前的事了... 在技术的路上，一起前行～

只说应用层的AI赛道，前端是非常适合转AI的，目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理，做得好的可以干到AI负责人，并且我身边已经有很多鲜活的案例，所以大家不必焦虑。

失踪两个半月，我又回来了。 两年前，公司因为一些自动化需求，我们采购了市面上比较主流的一款RPA产品。 但这两年用下来的感觉是，RPA确实能解决绝大多数的自动化问题，但维护成本实在太高。 这不，刚好一