2026年7月1日，随着大模型基础能力趋于同质化，全球AI产业的重心已正式从“参数规模竞赛”全面转向“Agent（智能体）工程化落地”。在刚刚结束的2026世界...

过去，很多智能体应用更像一个高级聊天工具。用户输入任务，模型生成计划，再调用几个工具返回结果。这个阶段，团队更关注 Agent 能不能完成任务。

过去，很多大模型应用的 Prompt 都是开发者手动写出来的。一个模板写好后，直接放进代码中使用。如果效果不好，就人工修改几句，再重新测试。

Agent的第一阶段，大家关注的是“能不能调用工具”。能连数据库、能查文档、能改代码、能发消息，似乎就离真正自动化很近了。但进入企业场景后，问题会立刻变得复杂。...

而在 2026 年的 AI 时代，我们迎来了第三次范式跃迁：GUI Agent（图形用户界面智能体）。 得益于多模态大模型（VLM）的爆发，AI 终于长出了“眼...

如果说上一篇文章我们探讨了AI Agent如何作为“消费者”通过多模态降维和M2M协议去优雅地获取网页数据；那么本文，我们将视角翻转，探讨在大模型预训练/微调（...

在上一代AI大模型训练和RAG（检索增强生成）架构中，爬虫（如Scrapy、Playwright）的核心任务是“把网页HTML搬回本地”。然而，随着AI Age...

在大型语言模型（LLM）统治自然语言处理领域的今天，我们习惯了调用API来获取惊艳的文本生成效果。然而，这种“开箱即用”的便利也让我们与AI底层的序列建模逻辑渐...

如果 AI 只会越来越强，而你还停在原地，那不是 AI 在进步，是你每天都在贬值。

我日常养殖龙虾所有文职工作全部交给 WorkBuddy 处理，分 5 个固定使用场景，每一步都有固定指令，新手可直接复用。

我在数据管理工作，主业是数据运营、管理咨询这些事。听起来很正经，对吧？副业是写科技类公众号文章，偶尔接点投标文件。

过去，内容优化更多围绕搜索引擎展开：关键词是否覆盖、页面是否收录、排名是否靠前、点击率是否稳定。这个逻辑并没有失效，但已经不完整了。

内容创作者常常面临两个耗时环节：一是从零开始写稿，二是将同一篇文章手动发布到多个平台。如果能将这两个环节自动化——AI 批量生成初稿，然后自动适配格式、定时分发...