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但从工程视角整体审视,会发现一个高度一致的信号:AI 的竞争焦点,正在从模型能力转向系统能力。本文作为专栏收束篇,对这一趋势进行系统总结。
一边是 OpenAI 等模型公司不断强化平台能力,一边是 ClawDBot 等开源 Agent 项目快速走红,很多开发者开始担心:
随着 Agent 从“智能 Prompt”演进为“长期运行的系统组件”,越来越多开发者发现:
这并不是个例,而是当前 AI 工程普遍面临的问题。本文从工程视角出发,拆解为什么 AI 项目的真实成本,远不只是“调用一个大模型”。
2026 年 1 月,在 2026 崇礼论坛上,360 集团创始人周鸿祎提出了一个重要判断:未来 AI 不只是更强大的大模型,而是更能执行任务的智能体。他预判 ...
在上一篇文章中,我们讨论了一个核心问题: 当企业开始在真实业务中使用智能体,为什么需要 AI 智能体运营工程师这一系统角色。
随着大模型能力逐步成熟,越来越多企业开始在真实业务中引入智能体(AI Agent),用于任务协作、流程执行和自动化处理。但在工程实践中,一个问题逐渐显现出来: ...
论述人工智能时代下的技术岗位的未来及应用
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