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在人工智能快速发展的背景下，教育与实践之间的边界正在逐渐模糊。过去，学习往往发生在课堂，而应用发生在工作中；而在智能体相关领域，这种区分正在失效。 智能体技术本身就要求学习者在实践中理解系统。仅靠理论

古代都是吃不上饭的人才去学习技艺 否则都是走君子之道或者武者 或为官为民 民的生存之道非常广 商业也不错 但是都需要学习 技艺不是低贱是没有文化 只是技术工 没有脑子是非常可怕的 不动脑筋还好就是安分

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何高效、准确地构造输入提示（Prompt）成为构建智能应用的关键。LangChain 作为最流行的 LLM 应用开发框架之一，在其 1.0 正式版本中对提示词系统

演讲主题：爆款小说漫剧的商业征程——2026 AI漫剧投入产出比（ROI）的深度思考 演讲者：围巾哥萧尘 一、 开篇：AI漫剧的新纪元 各位合作伙伴、创作者们，大家好！我是围巾哥萧尘。 站在2026年

很多学习芭蕾的小孩非常心痛 老师的教学也太暴力了 精神身体双重暴力 有天赋的孩子自然就会 没天赋的孩子学学得了 又不混饭吃何必这样呢 好多孩子都没有活力 不开心 从小就不开心长大以后怎么可能开心呢

随着人工智能逐渐从实验室走向现实世界，围绕 AI 的学习方式正在发生结构性变化。尤其是在智能体这一方向上，传统“先学知识、再找应用”的路径，正在被逐步打破。取而代之的，是以能力结构为核心的学习模式。

金融行业已经经历过互联网金融、智能投顾、大数据风控等多次技术浪潮。每一个阶段解决问题的思路都是：先解决效率问题，再面对责任问题。

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AI智能体重构研发设计：场景落地、全流程导入指南及避坑手册 引言：AI不是辅助，是研发设计的“新生产工具” 当下，AI智能体从概念走向规模化落地，正在颠覆传统研发设计的工作逻辑。作为拥有20年产品研发

在当前 AI 应用逐步扩展的背景下，一个现实问题逐渐显现：为什么有些人“学了 AI”，却无法在真实场景中使用？答案往往并不在于工具是否足够先进，而在于是否具备工程化思维。 智能体的最大特点，是其行为具

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随着 AI Agent 从概念验证阶段逐步落地到实际业务场景，围绕 “AI Agent 职业路线” 的讨论越来越多，但这条路径并非已经铺就成熟的赛道，而是仍在动态演化中的职业方向。不少从业者已经能熟练

在高并发场景下，使用 Spring Boot + MyBatis 开发的电商订单系统出现了数据库连接池耗尽、接口响应超时的问题。这里面可能会出现哪些问题，我应该怎么处理 ，有无解决方案可以分享的呢

在青少年人工智能教育领域，一个显著变化正在发生：学习目标正在从“掌握知识点”转向“完成系统作品”。这一变化，并非教学趋势的偶然调整，而是 AI 技术自身特性所决定的必然结果。 人工智能，尤其是智能体，

前阵子和几个做 AI Agent 搭建的老伙计聚餐，桌上的话题全是拧巴：有人说自己打磨了大半年的提示词模板，现在用 o1 模型直接就能跑通逻辑；有人吐槽运营同事用 Coze 搭了个客服机器人，居然能满

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