8.5 如何写好 Multi-Agent 引言 在前几节中，我们深入探讨了Single-Agent与Multi-Agent的区别，了解了Multi-Agent系统在处理复杂任务时的优势。然而，设计和实

8.4 Single-Agent vs Multi-Agent 引言 在前几节中，我们深入探讨了AI Agent的核心概念、技术组件以及在Coze平台上的具体实现。随着AI技术的不断发展，我们发现单一

探讨如何将 LLM 融入开发工作流，实战利用 AI 自动识别代码坏味道并生成符合 SOLID 原则的重构方案。

终结AI编程游击战，打造工业化研发标准！本文详细拆解SDD五阶段SOP（宪法-说明-计划-任务-执行），明确人机决策边界，并提供拿走即用的高价值规则模板。

8.3 coze 和他的变量，Function Calling，知识库，数据库，工作流 引言 在前一节中，我们深入探讨了AI Agent的概念、原理以及与AI Copilot的区别。现在，让我们通过一

8.2 从 Copilot 到 Agent（agent 概念，原理，和 Copilot 的对比） 引言 在前面的章节中，我们介绍了Agent Studio大模型开发平台，了解了它在AI Agent开发

8.1 工欲善其事，必先利其器，先讲讲 Agent Studio 大模型开发平台 引言 在AIGC（人工智能生成内容）和AI Agent技术快速发展的今天，如何高效地开发、部署和管理智能代理系统成为了

7.6 图像生成技术盘点：Stable Diffusion、DALL-E等模型解析 1. 引言 1.1 为什么产品经理需要了解图像生成技术？ 在前面的章节中，我们深入学习了文本大模型的原理和选型。现在

7.5 文本大模型巡礼：GPT4、LLaMa、百川等主流模型对比 1. 引言 1.1 为什么产品经理需要了解不同大模型？ 在前面的章节中，我们已经深入学习了Transformer架构、BERT模型、G

7.4 RAG 实战：实际应用场景中如何应用 RAG 引言 在前面的章节中，我们系统学习了RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的理论基础、核心组件和实现细节。现在

7.3 RAG 进阶：知识库搭建：文档预处理、向量数据库、向量检索算法 引言 在前两节中，我们学习了RAG的基础概念和工作流程。要构建一个高效、准确的RAG系统，知识库的搭建是至关重要的环节。一个高质

7.2 RAG 基础：词嵌入 Embedding，RAG 流程 引言 在上一节中，我们了解了RAG（Retrieval-Augmented Generation）的基本概念和核心价值。要深入理解RAG

7.1 什么是 RAG，RAG 解决什么问题？ 引言 在AIGC（人工智能生成内容）技术快速发展的今天，我们已经见证了大语言模型在各种任务中的卓越表现。然而，随着应用的深入，我们也发现了一些关键的局限

6.4 Prompt 实战：实际应用场景中如何应用 Prompt 引言 在前几节中，我们学习了Prompt的基础概念、设计原则以及进阶技术。现在，让我们通过具体的实战案例，深入了解Prompt在各种实

6.3 Prompt 进阶：思维链（CoT）与思维树（ToT） 引言 在前两节中，我们学习了Prompt的基础概念和设计原则。随着对AIGC技术理解的深入，我们发现简单的指令往往无法激发AI模型的最大

6.1 什么是 Prompt，什么是好的 Prompt？ 引言 在AIGC（人工智能生成内容）时代，Prompt（提示词）已经成为与AI交互的核心方式。无论是撰写文章、生成图像，还是进行代码编写，Pr

5.7 实战：基于传统 AI 设计个性化推荐产品 引言 个性化推荐系统是AI技术在互联网产品中最成功的应用之一。从电商的商品推荐到内容平台的信息流推荐，从音乐平台的歌曲推荐到社交网络的好友推荐，推荐系

5.6 模型稳定性评估 引言 在AI产品的生命周期中，模型稳定性是确保产品持续可靠运行的关键因素。一个性能优秀的模型如果缺乏稳定性，可能会在实际应用中出现各种问题，严重影响用户体验和业务效果。 作为产

作为一名经历过无数次压力测试的工程师，我深知压力测试在性能调优中的重要性。压力测试不仅是验证系统性能的必要手段，更是发现性能瓶颈和优化方向的关键工具。今天我要分享的是基于真实项目经验的压力测试与性能调

5.5 模型性能评估 引言 在AI产品的开发和运营过程中，模型性能评估是确保产品质量和用户体验的关键环节。作为产品经理，我们需要深入了解模型性能的各个方面，不仅包括准确性和效率，还涉及稳定性、可扩展性