在 Agent 技术落地过程中，行业内普遍存在一种认知误区：认为更大的上下文窗口、更全的工具集、更复杂的推理流程会自然带来更优的效果。然而，一线工程实践却反复证明：过度堆砌的信息、工具与流程，往往会引发上下文中毒、…

RAG 从来都不是终点。 AI 智能体的核心终局，在于 “记忆能力”。 下面用最通俗的方式，拆解这场技术进化： 一、三代技术演进：从 “只会检索” 到 “能学能记” 1. RAG（2020-2023 年）：一次性检…

在 RAG（检索增强生成）应用开发中，文档分块（Chunking）是决定检索质量的关键第一步。长期以来，行业普遍遵循 “先分块再向量化（Embedding）” 的传统流程，但这种模式始终难以…

越来越多企业已经落地 AI 智能体应用，我们会不约而同的发现，AI 智能体应用在企业落地 90% 的工作都是工程架构设计（软件工程），只有 10% 是真正的 AI 大模型。 AI 智能体在企业落地中的每一个组件都是模块化的&#xf…

如何在分布式、多端协同的复杂场景下，构建高效的 Human In The Loop（人机回路）机制。本文详细阐述了基于 Model Context Protocol（MCP）协议的一体化解决方案，通过标准化工程设计，在各类 Agent 平…

大语言模型（LLM）在理解和生成连贯对话方面取得了显著成就。但是，它们存在一个内在的“记忆缺陷”，即它们拥有的上下文窗口是有限的，这严重限制了它们在多轮次、多会话的长期交互中维持一致性的能力。当对话内容超出了上…

LangChain 调查了 1300 多名专业人士，涵盖工程师、产品经理、业务负责人及企业高管，旨在揭示 AI 智能体的发展现状。让我们深入解读数据，剖析如今 AI 智能体的应用（或未被应用）情况。 1. 引言 步入 2026 年&#xff…

腾讯开源翻译大模型HY-MT1.5参数详解与优化指南 1. 引言：混元翻译大模型的演进与定位 随着全球化进程加速，高质量、低延迟的机器翻译需求日益增长。传统商业翻译API虽具备一定性能，但在定制化、隐私保护和边缘部署方面存在局限。为此&#x…