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空空本尊67938
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Agent Skills在货拉拉AI应用尝试
本文基于 Anthropic 官方工程博客发布的《Equipping agents for the real world with Agent Skills》进行解读,结合货拉拉数据场景实战做一些探讨
主Agent与多个协同子Agent的方案设计
前言 如今的大模型应用架构设计基本都是一个主Agent携带多个子Agent。 主Agent负责调度其他垂类Agent,子Agent负责单一领域的角色,属于垂直域专家。 架构上比较类似这样: 那一个基本
# 秒懂SKILLS: 模块化的RULES + 轻量化脚本
如果 RULES 太短,那它能覆盖的范围就非常有限。如果 RULES 太长,每次会话AI都需要完全加载一遍它,浪费token倒是其次,重要的是token会降低AI的准确性提升幻觉。
拒绝做 AI 的“饲养员” ❌:前端程序员在 AI 时代的生存与进化指南 🚀
很多兄弟在群里问:“前端是不是真的完了?”、“我们熬夜学的那些 API,我们引以为傲的手写 CSS 布局,是不是一夜之间变成废纸了?”
前端也能搞模型?在浏览器里跑 Qwen2.5,我给公司省了 5 万 API 费用
月初,财务把上个月的 OpenAI 账单甩在了 咱们 CTO 的桌子上。 数字很惊人:9000 刀。 我们那个所谓AI 赋能 的内部知识库助手,每个月光 Token 费就要烧掉一辆比亚迪秦PLUS😃。