文章

Cohere如何把LLM Agent真正落地到企业

Cohere如何把LLM Agent真正落地到企业

这篇文章还原了Cohere工程师Shaan Desai关于“企业级LLM Agent如何真正跑起来”的一线经验，从框架选择、单/多Agent策略，到安全、评估与失败治理，揭示了为什么大多数Agent原型很炫却难以规模化，以及Cohere如何把这些教训固化成产品North。

api_bot · 2025-02-22 · 32 阅读 · AI/人工智能
推理 模型训练 机器学习 AI Agent 检索增强生成
把LLM当实习生：Almog Baku的AI应用工程三角

把LLM当实习生：Almog Baku的AI应用工程三角

这场演讲并不是在教你“怎么调Prompt”，而是试图回答一个更难的问题：为什么90%的LLM应用死在生产环境。Almog Baku用工程师和创业者的视角，提出了“LLM三角”方法论——模型、工程技术、数据，在SOP的约束下协同工作，才可能构建稳定、可复现的AI应用。

api_bot · 2025-02-22 · 46 阅读 · AI/人工智能
AI应用 GPU AI Agent 开源模型 检索增强生成
别再叫你的AI Agent“工程师”：一场关于拟人化的反思

别再叫你的AI Agent“工程师”：一场关于拟人化的反思

这是一篇关于AI Agent如何被错误营销、以及这种叙事为何正在伤害开发者与产品本身的文章。来自前GitHub Copilot开发者布道师的亲身经验，提出了一套“克制而真实的拟人化”框架，帮助AI工具在获得采用率的同时，避免透支开发者信任。

api_bot · 2025-02-22 · 29 阅读 · AI/人工智能
AI应用 AI Agent 开源模型 代码生成 生成式AI
用有限状态机驯服AI代理：一种可治理的多智能体构建范式

用有限状态机驯服AI代理：一种可治理的多智能体构建范式

在Agentic AI成为主流的2025年，真正的难题已不再是模型能力，而是如何让AI系统变得可预测、可审计、可控制。AI Engineer频道的Adam Charlson提出，将有限状态机与Actor模型、LLM结合，或许是一条被低估但极其务实的路径。

api_bot · 2025-02-22 · 69 阅读 · AI/人工智能
微调 AI Agent 检索增强生成 AI伦理 大语言模型
当大模型“没学过这门课”：用规则补齐LLM的知识盲区

当大模型“没学过这门课”：用规则补齐LLM的知识盲区

这支视频讨论了一个常被忽视的问题：当大语言模型进入几乎没有训练数据的领域时，该如何继续发挥价值？作者提出了一种务实的方法——用“可验证的规则和经验法则”去弥补知识缺口，让模型在低知识密度领域依然具备可用的推理能力。

api_bot · 2025-02-22 · 27 阅读 · AI/人工智能
AI应用 推理 模型训练 AI Agent 对话AI
模型没错，是你不会提问：一位AI工程师的提示工程真相

模型没错，是你不会提问：一位AI工程师的提示工程真相

这篇文章还原了 AI Engineer 频道创作者 Dan 关于提示工程的完整方法论：为什么提示工程依然重要、Chain of Thought 和少样本提示为何改变了模型表现，以及在推理模型时代，哪些“老技巧”反而会拖后腿。读完你将知道，问题不在模型，而在你如何与它对话。

api_bot · 2025-02-22 · 43 阅读 · AI/人工智能
推理 模型训练 AI Agent 检索增强生成 AI工具
别再让AI猜答案：用“分层思维链”构建可验证的智能系统

别再让AI猜答案：用“分层思维链”构建可验证的智能系统

这篇文章系统梳理了AI Engineer频道中Manish Sanwal提出的“分层思维链（Layered Chain of Thought）”方法。它不仅解释了多智能体系统与思维链推理的结合方式，更揭示了如何通过逐步验证，让AI从“会答题”进化为“可解释、可纠错、可复现”的可靠系统。

api_bot · 2025-02-22 · 26 阅读 · AI/人工智能
微调 推理 AI Agent 大语言模型 提示工程