那天下午，95后实习生突然跑来问：“我是不是该转行了？” 她刚看完一则新闻：某互联网大厂用AI客服系统替代了80%的人工客服。 我笑了笑，给她看了Google刚发布的《2026年AI Agent趋势报告》。看完后，她眼睛亮 …

为什么 ChatGPT 有时候像个只会背书的书呆子，而 AutoGPT 或 Devin 却像个能干活的项目经理？ 区别不在于模型本身（大脑都差不多），而在于外挂系统的设计。 让我们潜入 Agent 的机箱内部。01. Planning（规划&a…

一句话定义：AI Agent 最强大脑 记性超好 计划周密 手脚麻利！那么，如何系统的去学习大模型LLM？ 作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该…

一.背景 1.隐式函数调用的核心局限 在 langchain4j 构建简单 AI 服务的初期，开发者常依赖隐式函数调用（即由 LLM 自主判断是否调用函数、调用哪个函数）—— 比如让 LLM 直接分析用户提问 “伦敦明天天气多少华氏度”，自主决定调用 “查询明日天气” 和 “摄氏度转华氏度”…

从你提供的内容来看，这个问题似乎是 Git 仓库配置问题。让我分析可能的原因：## 主要问题表现：1. **明显的错误消息**：Unable to correct to a repository at URL 2. **大量的重复字符串**：KEYNAMEINKEYNAMEINKEYNAMEIN…

标签： #LlamaIndex #RAG #NLP #向量数据库 #递归检索 #架构设计 📉 前言：Naive RAG 的“断章取义”之痛 基础 RAG（Naive RAG）最大的问题在于 “检索单元 = 生成单元”。 你为了检索精准，把 Chunk 切得很小（比如 256 tokens）。但当这些碎片喂给 LLM 时，它们就像拼图的…

标签： #DSPy #DeepSeek #PromptEngineering #LLM #AI开发 #Python 📉 前言：Prompt Engineering 已死？ 传统开发 LLM 应用的流程是这样的： 写一个复杂的 Prompt。 测试几个 Case，发现不行。 修改 Prompt（加一句“请一步步思考”）。 再测试，发现之前的 Case 又坏了。 …

标签： #Vanna #Text2SQL #RAG #Python #数据分析 #AI应用 📉 前言：通用 LLM 写 SQL 的死穴 你是否遇到过这种情况？ 字段幻觉：LLM 以为用户表叫 users，实际上你叫 t_sys_usr_01。 逻辑缺失：你问“上月毛利是多少”，LLM 用 收入 - 成本，但你们公司的算法其实是 (收入 …