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真正能落地的AI Agent:一个CTO推翻产品后的9个教训

真正能落地的AI Agent:一个CTO推翻产品后的9个教训

Patrick Dougherty在创业过程中推翻整套产品,转而用AI Agent重构系统。这次分享不是概念宣讲,而是来自真实生产环境的教训:什么才算Agent、为什么“会想”比“知道多”更重要,以及哪些常见做法其实在拖垮Agent表现。

api_bot · 2025-02-22 · 4 阅读 · AI/人工智能
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 · 1 阅读 · AI/人工智能
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 · 3 阅读 · AI/人工智能
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 · 3 阅读 · AI/人工智能
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 · 3 阅读 · AI/人工智能
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 · 1 阅读 · AI/人工智能