第一个 LLM API 接入通常并不复杂：保存一个 API Key，调用一个接口，再处理模型返回的文本。真正的摩擦往往出现在第二个、第三个 Provider 加...

原因很简单：参数再大、榜单再漂亮，最后还是要落到具体任务上。写代码能不能直接跑，工具调用会不会出错，做一个完整项目时要返工几次，这些东西往往比单项 Benchm...

网页抓取长期以来是一项具备较高技术门槛的工作，从业者需要掌握编程语言、页面解析库、浏览器自动化框架以及选择器语法，才能从目标网站中提取结构化数据。生成式人工智能...

生成式大模型在降低内容生产、情报整理、脚本开发门槛的同时，也被部分国家关联威胁行为体所利用，将商用人工智能产品转化为侦察、监控、认知作战与网络攻击的辅助工具。本...

每天都有一些事，你不做不行，做了又耽误很多时间：刷行业新闻、跟进度、写日报、理文件。它们并不难，关键是要天天重复。

传统企业内部运营中，制度咨询、工单进度查询、产品FAQ解答、IT运维支持等场景高度依赖人工客服、行政及运维人员，普遍存在响应滞后、知识碎片化、重复劳动量大、答疑...

基本上我们接触大模型应用开发，一开始都是从调用API入门的。简单测一测问答、文本生成，轻轻松松就能实现一个基础应用，上手门槛很低。但真正想落地到实际项目时，大家...

如今大模型的应用，早已告别了简单聊天、调用基础工具的入门阶段。普通单一大模型能力有限，面对财务核算、供应链调度、全域运维、全链路审批这类复杂、长流程的企业核心业...

做过AI Agent开发的朋友应该都有同感，现在搭一个能用的Agent真的太简单了。不管是调用开源模型、拼接Prompt，还是接入各类工具插件，半天就能跑出一个...

最近两年，AI已经成为很多人的日常生产力工具：写代码、查资料、生成文档、做数据处理。但很多人算过一笔账之后都会皱眉——

大模型Agent是基于大语言模型的智能自主执行体，是大模型能力的延伸载体。如果把大模型比作人类的大脑，负责思考、推理、决策，那Agent就是人类的手脚和感官，负...

最开始做大模型开发的时候，一直有个很直观的困惑：单纯调用大模型接口，只能做简单的问答、短句生成，稍微复杂一点的任务，比如自动写一份完整报告、批量整理数据、联动工...

在线推理和批量推理有什么区别？顾名思义，批量推理就是大批量的数据处理，在线推理就是交互式逐条推理并返回结果。在腾讯云TokenHub大模型平台在线推理支持AI模...

相信大家都一样，最刚开始调试模型的时候，单轮问答效果特别好，用户问一句、AI答一句，精准度很高，几乎看不出什么问题。但只要上线做多轮连续对话，各种毛病就全都暴露...

不知道大家有没有遇到同样的情况，在大模型场景应用越多，越发现单独调用大模型API效果尚可，但落地到真实业务就频繁出问题。要么模型输出随意、频繁产生幻觉，要么无法...