AI行业术语全解
读懂这些AI行话，你就算半个业内人士了。Agent:智能体通俗解释：也叫实干AI，是一种能主动调用工具、执行任务、完成复杂流程的对话AI。它的出现，标志着AI行业进入了一个新的阶段，让AI不再只是简单的“聊天”，而是能“干活”了。案例：kimi、智谱的Agent模式。豆包的超能模式，千问的任务助手，需要手动开启。Context:上下文通俗解释：指代对话历史，包含对话文件（比如文档和图片）的那种。例如某模型上下文支持1M，意味着能记住这么长的聊天记录。简单说，就是AI的“记忆容量“有多大。API:接口通俗解
AI基础入门:通过深信服SF-FastGPT认识人工智能
AI技术正以惊人的速度重塑我们的职业与日常。从 ChatGPT 到各类智能助手，大语言模型已演变为现代生活的重要组成部分。然而，许多人在实际使用中常面临这样的困惑：为何他人的 AI 回复既准确又专业，而自己的 AI 却常常偏离主题？怎样让 AI 掌握企业专属知识，而非仅能提供泛泛之谈？AI 的未来走向如何？我们又该怎样做好应对准备？本文将深入解析 AI 应用开发的关键技术之一：提示词设计二、提示词设计：与 AI 高效对话的正确姿势提示词设计核心准则核心准则：详尽具体表述清晰：避免含糊不清、易生歧义的措辞。
AI新手实战操作指南
致每一个担心被时代抛弃的普通人。本文并非旨在炫耀AI的神奇，而是一本你随时可查阅的实用操作指南。写在开头：请放下焦虑真心话：AI不是那趟一旦错过就会被甩下的列车，而是一条不断延伸的前行之路。无论何时启程都不算晚，因为道路始终在向前铺设。真正玩转AI的高手，往往不是最早尝试的，也不是技术最牛的，而是目标最明确的。本指南旨在协助你厘清“目标”与“表达”这两个关键环节。第一层：先搞懂AI是什么1. 大语言模型2. 常见的AI应用目前市面上常见的主流AI应用主要有以下几种：建议：初学者建议先精通一款。筛选标准很简
深度解析AI上下文窗口算法机制-人工智能基础系列七
深度解析AI上下文窗口算法机制一切始于2017年谷歌发布的一篇开创性论文。那一年，《Attention Is All You Need》问世，正式提出了Transformer架构。Transformer的核心在于Self-Attention（自注意力）机制。然而，自注意力的计算复杂度会随着输入序列长度的增加而呈爆炸式增长。当你向AI输入一句话时，其内部究竟是如何运作的？第一步：将输入的每一个词转化为三个向量——Q（Query查询）、K（Key键）、V（Value值）。第二步：计算“谁关注谁”。具体而言，每
AI七层架构解析：你掌握了几层？
深入解析AI的七层架构，你掌握了几层？ 串联来看： 你给出指令，托付给Agent智能管家； 所有交流内容被切分为Token，录入上下文记忆； Harness规则时刻监管管家行动，确保合规； 管家借助MCP总枢纽，连接各类外部资源； 进而启用自身Skills技能，逐步自主执行你布置的任务 1.Token = 文字最小单位（文字米粒） 所有的对话、指令及资料，都会被拆解成一个个“文字米粒”。无论人类说话还是AI回复，都依赖这些Token承载，这是衡量工作量的最小标准。 2．提示词＝你的直接指令 这是你给管家下
AI核心概念通俗解读
点击蓝字 关注我们本文不旨在深度剖析所有术语，唯一目标是：助你建立对 AI 的基础认知。多数人眼中的 AI，是一个能聊天、写代码、绘图及总结的黑盒。但若稍作拆解，AI 通常包含以下要素：首先谈谈最核心的概念：模型。你常听到的 GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek，指的都是模型或其家族。它能依据输入信息，产出对应内容。你提一个问题，它便给出解答。你给一段代码，它可补全代码。你给一张图片，它能描述画面。你可能常见到此类表述：这里的 B 通常代表 billion，即十亿。7B 大约指
AI浪潮席卷而来,54个核心术语你了解多少?
本术语表旨在帮助读者迅速掌握 AI 产品的常见概念。它并非技术手册，而是专为产品经理、业务负责人及 AI 学习者打造的解释性文档。每个术语都力求解答三个核心问题：它的定义是什么；对产品有何价值；产品经理需关注哪些要点。大模型指经过海量数据训练，具备理解和生成文本、代码、图片、语音等内容能力的 AI 基础架构。产品价值：它并非单一产品，而是众多 AI 产品的技术根基。产品经理需关注：大模型存在能力局限，可能产生幻觉、丢失上下文记忆，且受成本和响应延迟制约。LLM 即 Large Language Model
对话突然"失忆"别急着怀疑模型,真正的元凶是它
大家好，我是专注于持续分享数码家电、软件技巧相关知识的博主设计虱聊科技。希望能获得您的关注与支持。最近跟一个 AI Agent 互动时，它突然就"忘记"了我之前说的话。而且是瞬间遗忘，这绝非上下文污染那么简单。当时我的第一反应是：难道是模型能力不足？刚切换到小米 mimo-v2.5，之前用的是 Minimax-M 2.7。但仔细想想不太对劲。mimo 口碑一直不错，上下文窗口更是高达 1M tokens，如果是模型本身的问题，网上早就议论纷纷了。那就只剩下一种可能性了——系统层面的故障。我把这个现象反馈给
揭开AI Harness的神秘面纱：构建稳定可靠的AI Agent系统
有个非常简单的演示：一个AI Agent自动给Hacker News上的文章点赞。初次运行直接失败——Agent遇到登录页面后没有意识到需要先完成登录，反而向用户汇报"任务已完成"。这个演示出自IBM的Tejas Kumar，他在一次演讲中专门引用了这个案例。他对这次失败的判断是：问题不在于prompt，而在于harness。Harness这个词在国内AI讨论中还比较陌生，但在海外Agent工程领域，它正在成为一个不可忽视的概念。本文顺着Tejas的分享，详细梳理这一概念。Harness在英文中原意是马具
AI开始主动管我了：高效协作的关键不在于prompt技巧
那天临近傍晚，我正在用Claude处理一个B2B平台项目的收尾工作。这一整天我和Claude完成了28项修改（bug修复、需求优化、界面微调的混合任务），执行了一堆commit操作。本来打算把后台导出功能也顺手做了，毕竟状态正好，发现了未闭环的需求，就想一次性搞定。没想到它竟然这样回复我：看着这份清单，我脑海里冒出的第一个想法是：这AI学聪明了，学得特别像我以前最靠谱的那个同事。它居然催我下班，而且不是泛泛的建议，而是一份包含优先级、有数据支撑、有明确步骤的工程清单。但作为一个拥有10年经验的产品经理，我
让AI Coding代理彻底告别"失忆"难题
每次开启新的 AI Coding 对话，都要重复说明项目的技术栈、代码架构、之前修复 bug 的进度。这种"每次重启都像面对陌生人"的体验，你一定感同身受。agentmemory 这个项目，正是为了解决这个问题而诞生的。agentmemory 是一个持久化记忆系统，专门为 AI Coding 代理（Agent）打造。它能自动记录你在项目中执行的操作、发现的要点、确定的方案选择，然后在下次对话时智能地将这些信息推送进来。简而言之：它赋予 AI Agent 长期记忆能力，彻底告别重复解释的烦恼。GitHub
Gemini 3.5登场：重新定义AI智能体性能标准
2026年5月19日，谷歌在I/O开发者大会上重磅推出全新一代大模型Gemini 3.5，以“智能体能力+极致性价比”为核心要义，标志着谷歌全面迈入“智能体驱动”的AI新时代。该系列首发的Gemini 3.5 Flash性能卓越，更强大的Gemini 3.5 Pro已完成内部测试，计划于次月正式亮相。作为谷歌DeepMind的巅峰之作，Gemini 3.5 不仅在性能方面实现跨越式突破，更以“速度提升4倍、成本降低一半”的优势重塑行业竞争格局。Gemini 3.5是谷歌首个原生为智能体（Agent）场景打
AI成本优化|第13章:Token经济学:3000预算如何达到30000效果
PART 01小明和阿强是同事，都是软件开发工程师。小明的情况：每月AI费用：$215使用感受：非常顺畅，响应及时，结果精准工作内容：日常开发、代码检查、文档编写阿强的情况：每月AI费用：$2,180使用感受：迟钝、缓慢、频繁超出上下文限制工作内容：与小明完全相同造成10倍费用差距的原因是什么？不是他们使用的AI服务不同，不是他们的项目难度不同，而是——小明掌握Token经济学，阿强不了解。///PART 02Token是AI处理文字的最小计量单位。可以把Token看作AI的「一口食物」。Token换算标
AI智能体Harness框架：架构原理与实战设计全解析
本次分享聚焦AI智能体Harness框架的核心架构设计与工程实践。提示工程（Prompt Engineering）：精心设计模型输入指令的技巧与方法。上下文工程（Context Engineering）：控制模型在特定时机获取特定信息的策略。驾驭工程（Harness Engineering）：整合上述两者，并涵盖完整应用基础设施：工具编排、状态持久化、容错恢复、验证循环、安全执行及生命周期管理。对话压缩（Compaction）：当接近上下文限制时对对话历史进行总结。Claude Code保留架构决策和待修
AI Agent 核心架构解析与 Claude Code 上下文窗口设计
本文以简洁直观的方式剖析了 AI 智能体的解剖结构，将其描述为一个 while 循环：利用 LLM 选择行动、执行行动、评估结果，并重复此过程直至任务完成。文章详细阐述了五个关键组件：作为做出选择的“大脑”的 LLM；思维链和思维树等规划方法；通过 MCP 等标准访问的工具（如网络搜索、代码执行）；短期和长期记忆；以及将这些组件串联起来的迭代循环。文章还提及了用于确保安全自主性的防护栏。随后，简报涵盖了另外三个主题：REST、GraphQL 和 gRPC API 的对比及其权衡；将 Claude Code