黄仁勋卡内基梅隆大学毕业典礼演讲：AI时代最关键的4项能力
“我们不应教导人们恐惧未来，而是该以乐观、责任感和雄心来迎接挑战。”当AI重塑产业的浪潮席卷而来，职场人士该如何自处？黄仁勋指出，人工智能实现了“理解、推理与解决问题”的自动化，是人类史上最强大的技术之一。但如同过往所有具备颠覆性的科技一样，它虽然带来了无穷希望，却也伴随着真实风险。许多人担忧工作会因此消失、被时代淘汰。然而，历史早已证明：抗拒科技无法阻止进步浪潮，只会错失塑造未来与享受红利的先机。因此，他建议大家端正心态——不要用恐惧面对未来，而应该以更明智的引导、负责任的建设，确保技术能惠及多数人。📌
AI 智能体协作模式解析：何种互动机制最高效？
AI 智能体间的多元互动：哪种协作策略最为奏效？演示文稿：https://github.com/createmomo/Notes-on-AI-Agents往期文章：历史文章：关于本笔记的备注：笔记说明：面对某些复杂任务时，单一模型往往难以完美应对。此时，与其费力训练一个规模更大、能力更强的模型，不如让三个模型协同合作来共同攻克同一难题。当遭遇特定任务挑战，单个模型可能已无法出色处理。然而，相较于培育更庞大强劲的模型，促使三个模型联手解决同一问题或许更为高效。目前学界对此已有大量研究，部分论文指出，允许多个
告别手动重复！这 5 个 AI 自动化模板，早用早轻松
喜爱就点亮星标吧～WorkBuddy 新手进阶系列 · 第 13 期（第二周·功能拓展篇·第 2 期）每日清晨抵达工位，开启电脑后的首个动作是什么？老陶往昔的习惯是：启动浏览器→搜寻一圈 AI 资讯→摘录重点至文档→编排成早报→发送至相关群组。单是这一套流程，起码耗费 40 分钟。待一切完毕，茶水早已凉透。直至某日，一位从事 ERP 实施的客户对我言道："陶先生，你这每日早报能否实现自动生成？诸位不就是专攻 AI 的吗？"一语惊醒梦中人。我即刻利用 WorkBuddy 的 Automati
AI Agent正在重塑互联网流量分发的新格局
本周主要想探讨一下AI Agent对互联网增长逻辑的影响，角度认知不同，大家多探讨。目前，AI Agent正在深刻改变互联网的增长逻辑，未来用户可能无需再打开5个App去比较餐厅，也无需在搜索框里输入"附近好吃的火锅"。他只需要对AI说一句："今晚7点，帮我找一家适合4人聚餐、离公司不远、人均150、能开发票、最好不用排队的店。"这句话看似简单，背后却包含了一整套复杂的消费决策：时间、地点、人数、预算、场景、服务要求、评价判断和最终选择。过去，这些判断需要用户亲力亲为。用户要打开平台、输入关键词、浏览结果
企业部署AI智能体:核心能力与实践路径
OpenClaw 小龙虾的意外走红，让更多企业开始关注并尝试引入 AI 智能体。企业引入 AI 的根本目的，无疑是希望借助 AI 解决实际问题，从而达到降低成本、提升效率的效果。然而愿望与现实之间往往存在差距。能否真正实现目标，很大程度上取决于企业对 AI 智能体的本质是否有清晰认知。一个关键认知是：不能简单地把 AI 智能体当作一个工具，而应将其视为真正的"数字员工"来对待。可以用企业招聘做个类比。企业通过面试筛选候选人，本质上是考察其能力、经验和思维方式，判断其是否适合岗位需求。新员工入职后，还需要熟
AI 早报 0613|豆包任务模式发布，BBVA 全员启用 AI
📏 全文约 1900 字 ⏱️ 阅读约 5 分钟 📅 信息截至 2026-06-13🔥 今日焦点6 月 12 日，字节旗下豆包全面推出“任务模式”。不同于常规对话或问答，你只需下达指令，它便自动执行。无论是定时生成周报、无代码搭建网页、一键制作 PPT，还是将 Excel 数据转化为可视化图表，全程均由 Agent 驱动——自主拆解步骤、调用工具并生成文件，无需人工实时监控。原有的“思考模式”已升级为“专家模式”，底层调用豆包大模型 2.0 Pro。App 顶部导航栏现设有三个选项：快速、专家及任务。作为
掌握AI提示词编写的高效法则
掌握高效编写AI提示词的核心技巧，适用于文本生成、图像创作、视频制作及各类工具型AI。一、通用核心原则 1.目标清晰：用一句话明确任务目的与最终产出形式，避免含糊其辞 2.角色设定：为AI赋予特定身份，确保专业度、语调与视角匹配 3.界定范围：明确字数限制、格式要求、风格偏好、禁忌事项及目标受众 4.提供背景：补充相关素材、背景信息或参考案例，降低理解误差 5.任务拆解：将复杂任务分解为多个步骤，防止AI逻辑混乱 二、标准万能指令模板（直接套用） 模板1：文案/问答/创作类（高频使用） plaintext
Dify平台企业级智能体实战构建指南
#装备经济性设计及项目概算论证管理#装备研制产品通用质量特性实战(六性)#装备研制程序及产品设计开发流程2.0及J代表监督要求#装备软件项目管理与（软件）研制程序#AI企业级智能体构建课程简介：本课程专为业务人员量身打造，聚焦Dify平台在技术状态管理标准下的企业级智能体深度构建。课程旨在解决当前简单知识问答“回答不理想、未体现知识关系”的痛点，系统提升学员在**提示词确定性控制、历史非结构化文本术语一致性治理、业务推理与推导、非结构化单据自动分工生成**等方面的实战能力。通过六大主题、近百个实操点及贯穿
多Agent协作系统的可信度建设——从任务分配到答案核验的全链路方案
当前AI Agent面临的核心挑战--并非无法回答问题，而是在不具备能力时仍持续作答当多个AI协同工作时，最危险的并非能力不足的Agent，而是那些对自身局限缺乏认知、却表现得信心满满的Agent。本文详细剖析两项研究——MetaCogAgent与MARGIN——如何从"职责划分"与"结果校验"两个层面，构建多Agent系统的稳定性保障体系，并结合企业实际应用场景阐释其落地价值。参考论文：MetaCogAgent · MARGIN ·多Agent系统稳定性研究问题本质：AI的过度笃定，是一种系统性隐患大语
AI 赋能：重塑高效工作流
你是否曾遭遇此类困境：同一份报告反复修改八次，耗时逾三小时，最终连初稿的模样都已模糊不清？我也曾深陷其中。上月协助团队筹备季度汇报，我耗费整日梳理数据、美化排版及调整格式。提交后，领导仅反馈"逻辑尚需推敲"，令我瞬间崩溃。随后又耗费两小时重写，次日遭退回，第三日再次修改。此后我汲取教训，将撰写报告拆解执行——交由 AI 完成初稿，余下工作亲力亲为。仅需半小时即可完成初稿，经两次修订便顺利通过。这绝非投机取巧，而是将精力聚焦于关键之处。不少人误以为 AI 仅是升级版搜索引擎，实则其能力远超想
AI时代真正值钱的人，已经悄悄换了面孔
「AI 路口」是中法文化传媒协会推出的观察专栏，关注 AI 如何改变内容创作、商业传播、个人工作方式与跨文化合作，并探索它在企业提效、中小企业运营和文化项目中的实际应用。第一篇，我们先聊一个最现实的问题：AI 时代，什么样的人会越来越值钱？最近我越来越明显地感觉到一件事：最先被 AI 影响收入的人，往往不是不会用 AI 的人，而是只会用 AI 的人。上个月，一个在巴黎做独立设计的朋友跟我吐槽：他上了三门 AI 课，Midjourney、Runway、ComfyUI 都学了，提示词也能写，图也能出。但结果不
掌握AI提示词的实操技巧
若想驾驭AI，关键在于将模糊的构思，转化为具体且可执行的命令。本文将从基础认知、进阶技巧、实际应用三个层面，全方位解析提示词的运用策略，助您实现输出内容的稳定与高质量。一、提示词基础：三大关键要素，构建指令逻辑基础提示词涵盖角色设定、任务诉求、注意事项三个板块，构成了所有指令的底层架构。首先，界定AI的身份。赋予AI特定身份，能迅速调动其对应领域的知识储备与表达风格。据统计，精准的角色设定能让内容的专业性与契合度提升60%以上。设定角色并非为了伪装，而是为了收敛AI的思考边界，剔除冗余信息。其次，阐述任务
告别闲聊式AI，让AI Agent成为你的办公得力助手
当前大多数人运用AI的方式，依然停留在简单的"指令式提问"层面："帮我写个方案 总结一下这份资料 优化这篇汇报稿"这种笼统的需求，必然无法产出合格的办公文档。一份能够落地执行、可供交付的专业文档，绝非单纯的文字堆砌，它需要明确阅读对象、核心目标、对方关注点、现有素材、内容约束、验收标准六大关键要素。任务输入过于模糊，即便AI能力再强大，也只能产出泛泛的模板内容，无法匹配你的真实工作需求。这正是普通聊天AI始终难以深度服务办公场景的根本原因。不少职场人分不清聊天AI和AI Agent的差别，实际上二者的运作
使用 AI 一整年，惊觉自己竟在替 AI 卖命
各位好，我是柳扶苏。此前那段日子，我几乎天天泡在 Claude Chat 里。每次对话结束，我都心生愉悦——AI 抛出一堆精辟分析，我不住点头，感叹这工具真是神了。可随后关闭对话窗口，打开 Excel，还得亲自动手整理数据。良久我才醒悟：我并未真正驾驭 AI，只不过是在做一件事——花钱请了位顶级顾问，但所有实操活儿依旧得自己扛。先亮明观点。Chat 与 Cowork 的核心差异，我将其凝练为一句话：Chat 充当「外脑」，Cowork 则是「外手」。寻觅思路、交流构想、进行头脑风暴——请找 Chat。将脑
AI Agent 与传统 AI 有何不同？一句话点透：能答对 vs 能做事
从“会对话”到“能办事”，AI 正经历一场质的飞跃传统 AI 与 Agent 能力对比示意传统 AI 仅能“作答”，而 AI Agent 可自主规划并执行多阶段任务。使用过 AI 写作工具的人大多有类似感受：你提一个问题，它给一段回复，随后便静止。若想继续，需再次输入。整个过程如同与一位只会被动应答的客服交流——它始终等待指令，从不主动行事。这正是传统 AI 的基本模式：输入一次，输出一次，仅此而已。AI Agent 则颠覆了这一逻辑。它不再是被动等待指令的工具，而是能自主拆解目标、规划步骤、调用多种工具