随着自动 AI Chat 的兴起，流式输出已成为默认的交互方式。尽管如今 AI Agent 逐渐取代传统聊天模式成为主流，但流式输出凭借其“打字机”般的实时反馈效果，依然是提升用户体验的核心环节。

本文将结合 EvalScope 开源的大模型评测基座，探索如何完成 LLM Benchmark 流程，并通过实际的性能压测，进一步探索推理框架对模型推理表现的影响。

随着基座模型的不断更新成熟，智能体工作流（Agentic Workflow）已成为AI领域的热点，它将AI智能体（AI Agent）的推理能力与结构化工作流结合，实现复杂任务的半自主执行。AI智能体结

随着AI应用从单次交互转向复杂智能体系统，传统Prompt Engineering（提示工程）的局限性日益凸显。今天我将系统阐述AI工程范式的演进路径，深入剖析Context Engineering（

你敢相信 Dify 刚刚发布的新版 1.8.0 总共修复并更新了 223 项内容（我手工数的不一定准确，大致就是这个数），简直太炸裂了。

关键词：腾讯，AudioGenie，电影级音效，ToonComposer，简化动漫制作，自动上色和生成动画

编写的提示词运行在大语言模型上，所以我们是通过提示词对大语言模型进行编程，编程出来的应用我们叫做 AI 的原生应用。这种转变使我们对开发范式和应用开发的理解有非常多的思维转变。

本文概述了已被证明有效的通用模式，适用于 Anthropic 内部团队和在各种代码库、语言和环境中使用 Claude Code 的外部工程师。

随着企业级LLM应用复杂度提升，构建科学评估体系成为工程落地核心瓶颈。今天我将系统拆解多轮对话、RAG、智能体三类场景的评估方案，并对比主流框架的工程适配性，希望对各位有所帮助。 一、评估范式演进：从

前言：全维度智能体提示词框架(Comprehensive Agent Prompting Framework，简称CAP) 为AI 智能体创造了一个从"我是谁"到"我能做什么"再到"我不能做什么"，以

​当前AI智能体技术已从单一任务执行向多智能体协同进化。本文将系统拆解智能体架构设计的九大核心技术，覆盖基础架构、协作机制与交互协议三层体系，并配图详解实现方案。 一、基础层：智能体核心能力构建​​

在各行业中，AI知识库已成为提升效率的核心工具。今天我将通过企业实际落地案例，详解从架构设计到性能优化的全流程技术方案，助你避开共性陷阱。希望对你有所帮助，记得点个小红心，你的鼓励就是我更新的动力。

前言 上周我花了两天周末时间把GoHumanLoop官网做好，发布上线了 🎉🎉🎉 不知不觉已经做GoHumanLoop一段时间，是时候该做一个阶段性的总结了，趁着这个机会回答一下很多人问我的问题: G

近来，随着模型智能越来越高，一种论调甚嚣尘上：“提示工程已死，模型足够聪明了”。然而，事实果真如此吗？

本文提出了一种无需额外训练的GUI定位框架DiMo-GUI，通过​​逐级缩放动态聚焦​​目标区域减少视觉冗余，并​​分离文本与图标模态​​独立推理后综合评估确定目标，有效平衡多模态能力。在基准测试中性

LazyLLM提供从应用搭建、数据准备、模型部署、微调到评测的一站式工具支持，帮助开发者以极低的成本快速构建 AI 应用，并持续迭代优化效果。

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转型AI产品经理，不是一场技术竞赛，而是一次“人机协同”与时俱进的思维革命。记住：AI是工具，但未来十年，真正脱颖而出的产品经理，将是那些既能理解用户需求，又能驾驭AI技术的“跨界者”。

多Agent协同通过分工协作强化企业搜索分析，结合RAG融合多源信息与推理链，并行检索提升效率，实战演练搜索+分析场景，并解决死循环等常见问题，实现灵活决策。