ChatGPT与大模型研究

2026 年初，美国软件股经历了一场近乎恐慌式的下跌。 导火索并不复杂。ServiceNow 在财报电话会上提到，客户正在重新评估按 seat 采购软件的方式。市场立刻意识到一个问题：如果 AI Ag

说实话，读完 Anthropic Claude Code 团队最近分享的这篇构建经验，我盯着屏幕想了很久。 不是因为技术多复杂。恰恰相反，整篇文章最让我震动的一句话极其朴素： 「你要学会像智能体一样看

过去一个月，一位名叫 AlexFinn 的开发者在 OpenClaw 上投入了数万美元，并用它创造了超过 1 万美元的月经常性收入。他的经历揭示了一个事实：99% 的人正在错误地使用这项技术。 Ope

2026 年开局就势头很猛。仅在 1 月份，Moonshot AI 就开源了 Kimi K2.5——一个 万亿参数 级模型，专为多模态智能体工作流打造。OpenAI 也为其 Codex 编程助手推出了

我现在跑的每一个严肃的编码项目，都会在仓库根目录放一个 CLAUDE.md 或 AGENTS.md。它会告诉智能体该跑哪些命令、遵循哪些约定、避开哪些文件。我和很多 AI 工程师一样，一直默认这会让智

最近系统看了一轮 AI Agent 的记忆架构，越看越觉得，很多人其实低估了“记忆”这件事的重要性。 大家现在讨论 Agent，常常把注意力放在模型能力、工具调用、工作流编排、上下文长度这些地方。但如

我们现在已经从第 1 章和第 2 章理解了：为什么因果关系对商业决策、日常生活、政策制定以及许多其他场景都至关重要。这真是个好消息：我们只要用因果方式去测量，就能做出更好的决策！ 问题在这里开始变复杂

这句经典的话，完美地说明了当前人工智能与机器学习（AI/ML）的现实图景。如今，ML（AI 体系中的一类模型）需求极高。从研究到产业，人们往往都会聚焦这些令人兴奋的新模型，试图用它们解决所有问题。 M

想象一下，如果你不理解因果关系，会发生什么。你会去碰一个很烫的平底锅，即使被烫伤之后，你也可能还会再去碰。人们过马路时不会预判迎面而来的汽车可能刹不住车，而那场不可避免的碰撞可能会让他们付出生命的代价

引言 人工智能正进入一个变革性阶段，而 AI 智能体正处于这场演进的前沿。这些 AI 智能体曾经仅限于执行简单任务，如今正在发展为具备独立决策、学习与适应能力的复杂系统。随着我们迈向一个新时代，AI

引言 在前几章已经探讨了基础概念、设计原则与实践落地策略的基础上，本章将从理论走向实践，重点考察 AI 智能体如何改变现实世界中的各类行业。前几章已经帮助读者深入理解 AI 智能体的基本原理，以及构建

引言（Introduction） AI 智能体的实践实现，意味着把想法和设计真正落地为能够在现实世界中帮助解决问题的工具。前面的章节已经讲解了 AI 智能体的基础、架构、设计模式与框架。本章聚焦于从设

引言（Introduction） 自主 AI 智能体标志着人工智能（AI）的一个重要演进——它超越了“仅对指令作出响应”的系统，迈向能够主动追求目标、做出决策并适应动态环境的智能实体。不同于需要明确人

引言 随着人工智能系统的复杂性与能力不断增长，对模块化、可扩展、可协作架构的需求也变得越来越关键。多智能体系统（MAS） 提供了一种强大的范式：通过将任务分配给多个专门化智能体，而不是依赖单一的“巨石

引言 在第一章中，我们介绍了 AI 智能体可分为五种类型：简单反射型智能体（simple reflex agents）、基于模型的反射型智能体（model-based reflex agents）、目

引言（Introduction） Agentic AI（智能体式 AI）代表了人工智能（AI）领域的一项重大进步，其核心特征是自主性、适应性和学习能力。Agentic AI 系统被设计用于以较高的自主

引言 人工智能（AI）已经迅速发展为现代最具变革性的技术之一，正在革新各行各业，并重塑我们生活、工作以及与世界互动的方式。从本质上讲，AI 指的是在机器中模拟人类智能，使其能够执行通常需要人类认知能力

3.1 PM 的代码库问题 你负责产品，但你不会读代码。这会形成一个依赖闭环，让所有事情都慢下来。客户反馈你的定价计算器行为很奇怪，工程团队正处在 Sprint 中段，你急需答案：这是 Bug 还是按

2.1 在 15 分钟内跑起来 Claude Code 你已经决定 Claude Code 能解决你遇到的问题。现在你需要把它跑起来，同时别把任何东西弄坏。本节会在你有终端并能照着命令操作的前提下，把