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用户3578770

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[理论篇-12]Multi-Agent(多智能体系统)—— 不是"AI 越多越好",而是"什么时候该让 AI 拆开干"
上一篇你刚学完:Agent 就是一个能自己干活的 AI 实习生。它会规划步骤、调用工具、看数据、推理、产出结果。你给它一句话,它真的把事做完。
用户3578770 17分钟前2026-05-08 07:54:17
AIGC
[理论篇-11]AI Agent(智能体)——不只是会答话的AI,而是会干活的AI
本节目标:用最朴素的话讲清楚 AI Agent 到底是什么、它跟普通的"AI 聊天"和"AI 工作流"有什么本质区别、为什么 2024 年大家还在说"少用 Ag...
用户3578770 1天前2026-05-07 07:47:30
AIGC
[理论篇-10]AI 工作流（AI Workflow）—— 让 AI 像流水线一样干活 ⚠️ 已逐步被多 Agent 架构替代
⚠️ 过时提示（2026 更新）:本篇介绍的"AI 工作流（Workflow）"范式,正在被多 Agent（Multi-Agent）架构逐步替代。
用户3578770 2天前2026-05-06 07:47:53
AIGC
[理论篇-8]MCP协议详解
本节目标:用最直白的话讲清楚 MCP 是什么、为什么 2025 年它突然成为 AI 行业最热的协议、以及它会怎么改变你和 AI 工具的相处方式——不管你是开发者...
用户3578770 4天前2026-05-04 07:55:56
AIGC
Function-Calling与工具使用
本节目标：理解如何让大模型调用外部工具（函数），从"只能说"变成"能做事"。这是 Agent 和 MCP 的基础。
用户3578770 5天前2026-05-03 07:48:18
AIGC
RAG检索增强生成
RAG = Retrieval-Augmented Generation = 检索增强生成
 用户3578770 6天前2026-05-02 07:52:59
AIGC
Embedding 与向量数据库
本节目标：理解如何把文字变成数字（Embedding），以及如何高效地存储和搜索这些数字（向量数据库）。这是构建 RAG 系统的基础。
用户3578770 7天前2026-05-01 07:46:27
人工智能
Prompt-Engineering提示词工程
本节目标：掌握和大模型"沟通"的技巧，学会写出高质量的提示词，让 AI 给出你真正想要的回答。
用户3578770 7天前2026-04-30 21:12:28
人工智能
[理论篇-1] 大模型概论与发展历程
本节目标：理解什么是大语言模型，它是怎么来的，又能做什么。读完本文，你将对 LLM 拥有一个清晰的全景认知，并能跟上 2026 年的最新技术进展。
用户3578770 7天前2026-04-30 20:25:54
大模型部署

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