AI为何总能胡说八道
芯智说·AI解析系列 #012023年5月，纽约南区联邦地区法院上演了一起足以写入AI发展史的离奇乌龙。执业30多年的资深律师史蒂文·施瓦茨（Steven A. Schwartz）在代理一宗航空旅客受伤案件时，使用ChatGPT检索相似判例。ChatGPT给出了6个“看起来相当专业”的案例：2023年4月，对方律师在法律数据库里怎么都查不到这些案例，便向法官提出了质疑。更戏剧化的一幕发生了：施瓦茨一下子慌了神，又转身去问ChatGPT——“这些案例是真的吗？”ChatGPT斩钉截铁地回答：“是的，这些案例
DeepSeek缓存输入费大跳水
4月26日，快科技消息称，国产大模型DeepSeek官方公布，全系API输入缓存命中费用降至首发价格的1/10；叠加限时优惠后，V4-Pro缓存输入最低仅0.025元/百万Tokens，刷新全球大模型价格纪录。 本次调价覆盖DeepSeek-V4-Pro、V4-Flash全系列，重点下调的是输入缓存命中的使用成本。 DeepSeek-V4-Pro：由1元降到0.1元/百万Tokens，在5月5日前再享2.5折优惠，实际支付0.025元。 DeepSeek-V4-Flash：由0.2元降至0.02元/百万T
AI Agent 上下文不是越长越好
上一讲：AI 看到回答前的内容｜生成式AI｜第五讲上一篇我们已经把上下文掰开讲过一遍。模型在输出答案之前，实际接触到的信息，往往远不止用户刚输入的那一句。它还可能读到系统规则、历史对话、长期记忆、外部资料、工具返回、示例，以及中间推导。到了 AI Agent 这里，事情就会再往前复杂一层。在单轮问答中，用户提一个问题，模型给出一个回答。Agent 不只是负责答复。它会围绕目标先做规划，接着调用工具，查看结果，再判断下一步怎么走。这让 Agent 更像一个可以持续运转的系统。但这也带来一个很现实的难题：它每
AI大神Karpathy的新玩法：用AI打造个人知识库
Andrej Karpathy 被视为 AI 领域的顶尖专家，曾是特斯拉自动驾驶的首席工程师，也是 OpenAI 的联合创始人之一。最近他透露了一种与众不同的使用技巧。▲ 个人知识库管理他并不是想让 AI 代写代码，而是希望 AI 协助他进行知识存储。Karpathy 在 GitHub 上分享了一个名为“LLM Wiki”的简易框架。其核心思想很简单：与其每次提问都让 AI 重新检索原始资料，不如预先搭建一个持久化的结构化知识库，以便 AI 能够长期记忆。他将此比作软件工程中的“编译”过程。就像程序员写代
[开源]KoalaQA：基于AI的企业级问答与知识社区解决方案
KoalaQA 是一款基于大语言模型的开源智能售后工具，集成了智能客服、数据洞察、搜索及运营功能，能迅速构建企业内外部问答平台、开发者社区及用户服务社区，有效减少人工投入，提升客户满意度与响应速度，协助达成 ZCR（零人工介入解决）目标。基于 AGPL-3.0 协议开源。• 前端技术栈：React + TypeScript • 后端架构：Go • AI 引擎：RAG 检索增强生成 • 支持模型：本地部署、智谱、DeepSeek、腾讯混元、阿里百炼、火山引擎等 • 部署方式：Docker 一键安装📸 5.
一文读懂AI Agent的八大核心概念
深度解析AI Agent的八大核心要素 #AI大模型应用指南#RAG检索增强生成#大模型开发实战#AI技术前沿分享#智能体搭建指南#互联网行业#计算机科学#人工智能#大语言模型#互联网技术#程序员#AI Agent#大模型应用#大语言模型#AI产品经理#人工智能#计算机技术#智能体#科技前沿#RAG技术#大模型面试#算法原理#模型微调#大模型部署#面试经验分享#程序员转型AI#大模型开发#Agent技术架构#Agent工作原理#Agent开发教程#Agent智能体进阶 湖南 , 3小时前 ,#AI大模型应
国内AI智能体技术演进与开发路径
AI 智能体正经历从“聊天机器人”向“自主执行者”的快速演进。到 2026 年，国内技术生态已形成以底层大模型为支撑、中层框架为核心、上层低代码平台为触达的完整体系。国内 AI 智能体开发涉及以下核心技术点：国内主流智能体通常遵循“大脑 + 感知 + 记忆 + 行动”的技术闭环。大脑（LLM 推理能力）：国内厂商如DeepSeek、智谱 AI (GLM)、字节跳动 (豆包/云雀)以及月之暗面 (Kimi)提供的模型，在长文本处理和推理效率上具备优势。特别是 DeepSeek 的稀疏架构（MoE）技术，大幅
知识图谱加持AI智能体：破解大模型幻觉，让AI真正理解世界
坦白讲，用过大型语言模型的人都经历过那种抓狂瞬间——当你询问上个季度的营收数据，它却煞有介事地杜撰数字；当你咨询某个专业领域的深度问题，它依然自信满满地信口开河。这种"胡编乱造"的毛病，令众多企业对部署AI望而却步。然而近期一个动向格外引人注目：知识图谱与AI智能体的融合，正逐渐演变为攻克这一难题的绝佳方案。近期我梳理了大量技术资讯与实践案例，注意到GraphRAG（图检索增强生成）技术已然成为热点。并非流于概念的虚火，而是切切实实实现了产品化、获得了商业认可的真火。接下来咱们深入探讨，这项技术究竟解决了
《从零构建AI智能体》书籍解析
篇幅达2340字，预估阅读时长约12分钟本书由Manning出版社于2026年推出MEAP版本，涵盖《从零构建AI智能体》前7章全部核心内容，体系化呈现基础定义→LLM中枢→工具调用→ReAct智能体→RAG知识库→记忆机制→规划反思完整链路，全程围绕Python、GAIA基准、上下文工程三大主线展开。作为全书的开篇导论，本书摒弃直接套用LangGraph/CrewAI等黑盒框架的理念，倡导从底层自建智能体，唯有洞悉每个模块的运作原理，方能实现真正的调试与优化。智能体本质上即具备自主思考、工具调用、循环执
SpringAI框架详解：构建AI智能体的核心技术
AI智能体依托大语言模型（LLM）构建，能够自主完成任务的执行系统。它具备“感知-决策-执行-反馈”的核心闭环机制，无需繁琐的分步指令，即可应对复杂的业务场景。核心构成公式：智能体 = 大语言模型（核心运算）+ 规划策略（决策逻辑）+ 记忆系统（上下文维护）+ 工具调用（执行手段）与传统聊天机器人的关键差异：Spring AI隶属于Spring生态系统，致力于降低Java/Spring开发者接入各类AI模型的门槛，提供统一的API抽象及标准化的开发模式。主要目标：该框架采用分层架构设计，自底向上包含：Sp
Tavily：为AI智能体量身打造的实时搜索引擎
当下的AI仿若两年前被禁锢在知识殿堂中的天才。它对理论知识的运用炉火纯青，却对现实世界一无所知。对于近期发生的事件，比如英伟达近期的股价震荡，它完全无法感知，只能凭空臆造。Tavily正是为了填补这一技术空白而诞生的产物。这款搜索引擎专为自主运行的智能体精心打造，而非服务于传统的人类浏览习惯。Tavily将人工智能强大的分析能力与即时信息实现深度融合。其底层架构输送的是经过净化处理的数据，排除了网页中纷繁的广告和视觉干扰。它呈现的不是一串可供点击的链接列表，而是机器可以直接识别和利用的结构化数据。在我眼中
大模型Token优化与省钱策略
Token 是衡量 LLM 调用成本的基础单位。无论是 ChatGPT 还是 Claude API，每多使用 1M token，就意味着多支出一笔费用。真实案例：某团队 RAG 每月费用 2400 美元，优化后降至 650 美元，节省 73%。本文总结了 9 种经过验证的 Token 节省技巧，覆盖从 Prompt 设计到系统架构的各个层面，均提供具体实施步骤。原理：输入 Token 占总消耗的绝大部分，压缩 Prompt 即可直接减少支出。方法 1：LLM 自身压缩（Self-Compress）避免 A
AI洞察:跨越技术狂欢到价值爆发的关键转折
审视2023年，那是属于惊叹与激情的岁月。当时的企业界沉醉于生成式AI的概念验证热潮，任何一次流畅的对话都能点燃资本市场的热情。然而，迈进2026年，行业已经淘汰了那些浮躁的探索者，剩下的只有能够在工程化深水区稳步前行的专业力量。当前的市场已经完成了从“技术炫技”到“生产力高原”的艰难蜕变。当模型不再是稀缺资源，企业的核心壁垒已从“获取模型的能力”转变为工程化编排能力。当AI不再是实验室里的“玩物”，而是实时调度企业核心资产的“生产力工具”时，我们必须正视商业化落地的本质真相。2026年，智能体已从Git
药企专用AI：易联如何解决通用大模型的局限性
用过豆包或DeepSeek的用户都知道，AI问答已普及——只需提问，几秒内即可获得高质量回答。然而，将这种能力应用于药企营销场景时，我们会发现一个尴尬的现实：如果你问豆包“上个月华东区A产品新增了多少家三甲医院”，它很可能会编造一个数字。因为它不了解你的企业、你的流向数据，也不知道你的合规规则——通用AI虽然聪明，但它不是你的员工。这正是易联AI智能体智能问答旨在解决的问题：让AI真正接入企业数据，成为业务团队的“随时待命的数据分析师”。本期内容，我们将从AI智能体的原理、技术及场景入手，介绍易联在AI智