AI取代工作的真相
首先看AI的“底层能力”是什么。例如：具备撰写文案、编写代码的能力能够识别图像、生成视频具备基础的决策辅助功能👉 核心点： 这一阶段仅处于“实验室阶段”，尚未全面融入社会生产体系技术被封装为普通人和企业可用的工具。例如：AI转化为聊天助手、插件或软件提供了界面、API接口以及商业变现模式👉 本质转变：从“仅专家可用”变为“大众可用”使用门槛显著降低这是至关重要的一步。AI不再仅仅是“一个独立工具”，而是深度嵌入日常工作流。例如：客服系统直接接入AI自动应答写作流程默认由AI生成初稿企业系统自动调用AI进行
AI配图实用指南：零设计基础也能做出好图
◆ 内容创作进阶 第 15 篇 / 共 30 篇关于 Midjourney、即梦、Flux 的提示词方法，这篇一次讲清。1 为什么做内容的人都离不开 AI 配图一张配图，往往会影响读者是否愿意把文章继续看完。数据显示，配有优质图片的文章，完读率相比纯文字内容可提升 47%，分享率也能提升 38%。但多数创作者通常会遇到三类难题：不会设计、没有资金聘请设计师、找外包做图周期久且费用不低。AI 配图工具已经把这种情况彻底改写。到了2026年，主流产品在画面质量、风格把控和中文理解能力方面都已足够成熟，制作一张
底层AI更烧钱，普通人用AI却更省钱
文/虾虾来啦前几天我看到一则消息：腾讯云宣布，自5月9日起，AI算力、容器服务以及弹性MapReduce等相关产品将整体提价。给出的原因是"全球AI算力需求不断攀升，核心硬件供应链成本明显上升"。翻成大白话就是：用的人太多，成本顶不住，所以只能涨价。这确实是现实。GPU紧缺，电力吃紧，各家大厂都在争抢算力。OpenAI刚拿到1220亿美元融资，估值达到3800亿，整个AI竞赛还在继续提速。不过与此同时，另一件事也在同步发生——普通人使用AI的门槛，正在大幅度下探。昨天，MiniMax推出了
智能技术助推学院管理升级
4月9日，学院举行了"AI智能体开发与应用系列培训"第三阶段的专题培训。学院党委副书记、院长李鹏丽，党委委员、副院长李亮到场参加。本次培训由内部质量监测中心的王双双老师主讲，她重点围绕"工作流智能体"和"管理工作台"两大核心模块展开全流程实战教学，引导参训人员从掌握智能体基础制作向流程设计与工作台搭建能力进阶。在工作流环节，王双双以"教案自动生成助手"为实践案例，系统演示了工作流智能体的搭建全过程，展示了其在处理复杂任务时简化操作流程、确保输出结果稳定可控的显著优势。在工作台环节，结合学院现有的智能体建设
AI Agent 实践要点全面解析
在 AI Agent 快速升温的背景下，模型能力本身已经十分出色，Claude、GPT 等工具也足以处理复杂任务。真正影响效果的关键，在于上下文的组织方式与工作流的设计方法。本文参考 Greg Isenberg 的看法，并结合架构实践经验，对那些容易被忽略的重要问题展开深入分析，同时给出可落地的建议。以往的常见方式，是将全部信息统一写进 agent.md，结果导致每次对话都需要加载成千上万行内容，消耗大量 token。Context Window 是决定 AI Agent 效果的核心基础，只有将合理的上下
智能体基础设施迎来突破：从demo到落地只差一步
我是阿隆，专注协助企业与个人搭建内容获客自动化体系，精通AI技术落地应用。每日为你追踪25位全球顶级AI实践者的最新动态，优先阅读原文，精准筛选对获客转化产生实质影响的核心信息。今日核心看点如下。原因在于，构建智能体基础架构这类底层工作，正有服务商开始全面承接。Claude官方发布。托管式智能体现已支持从提示词直接生成可上线应用。Claude官方披露。接入vibecodeapp这类工具后，搭建智能体基础设施的效率提升至少10倍。Anthropic研究员Alex Albert指出，托管智能体既能实现周末快速
前亚马逊AI专家预警：一年后AI使用鸿沟将成定局，无代码构建36流程与百名代理全解析
前亚马逊AI专家：一年后，AI使用者与非使用者的差距将彻底固化！通过36个工作流程与约100个代理，无需编程的完整搭建指南前亚马逊全球机器学习负责人、IBM多模态AI团队创始人，现任Open Machine公司创始人的Allie Miller，被公认为LinkedIn上最具影响力的AI商业领袖之一（拥有200万关注者）。在Silicon Valley Girl的最新访谈中，她详细拆解了那个让她即使在睡眠中也能创造收益的AI系统：包含36个自动化工作流及大约100个代理，将工作效率提升了2到10倍。 最令人
AI智能体开发实施路径
AI 智能体（AI Agents）的构建方式，已由早期“单一对话窗口”逐步演进为多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）以及智能体工作流（Agentic Workflows）。与传统软件研发模式相比，AI 智能体更关键的部分在于推理、规划与执行能力。下面梳理的是 2026 年通行的 AI 智能体开发完整流程：在这一阶段，你要做的不是简单罗列功能，而是像在“搭建团队”。角色设定：为每个智能体明确角色（Role）、目标（Goal）与背景（Backstory）。比如，一个“英语口语智能体
AI越强大，为何普通人却更难上手
你也许早就有了这样的体会：工具相比去年强了太多，功能层出不穷，演示视频里仿佛人人都能“效率翻番”；可一到自己实际使用，还是会卡在老地方——不知道该如何提问、不知道过程中怎么调整，也不知道最终结果是否可靠。这并不是因为你不够用功。真正出现的断层是：AI 的能力在快速提升，而人的协作能力却没有同步跟上。不要把“不会用 AI”简单理解为你落后于技术。更普遍的事实是：你欠缺的并非工具本身，而是与工具配合的方法。过去这一年，行业几乎把全部注意力都投向了“模型更厉害”这件事：上下文更长、分数更高、生成更快。但对于普通
12 个不可错过的 AI 代码库
OpenClaw 是一个永不离线的个人 AI 助手，驻留在你的设备上，支持通过 WhatsApp、Telegram 等超过 50 个平台与你对话。 N8n 是一个可视化工作流自动化平台，集成了原生 AI 功能及超过 400 种服务。 Ollama 允许通过一条命令在本地硬件上运行强大的 LLM。 Langflow 是一个拖拽式的可视化构建器，专为设计和部署 AI 代理及 RAG 工作流而设计。 Dify 是一个全栈生产就绪平台，用于构建和部署 AI 驱动的应用程序和代理工作流。 LangChain 是基础
越依赖AI，我越感到不安
写在前面认真回望会发现，时代每一次变化，都会鲜明地投射到群体乃至每一个人的表达、行为与精神状态里。去年的这个时候，有一句话让我一下子清醒过来：“人提不出超出自己认知边界的问题。”从那之后，我开始有意识地扩充自己的认知储备，持续阅读、坚持写作，也不断补充AI相关知识，只希望能一点点把认知的半径往外推，不辜负时间。但到了今天，AI以惊人的速度演进，反而又把我卷入了另一种新的迷惘和焦虑。更具体地说，随着大语言模型（LLM）不断升级并越来越普及，我们的生活、工作和学习，早已在不知不觉中与它深度捆绑。很多人应该都有
AI来临后，普通人最该具备的核心本领
先给出一个更直接的结论：在 AI 时代，普通人真正需要掌握的生存本领，并不是一堆分散的技巧，而是能够深入运用 AI，尤其要学会 AI 编程，让自己从“使用者”转向“创造者”。如果你到现在还把 AI 仅仅看作辅助工具，那其实已经慢了一步。AI 编程并非程序员才需要掌握，它会成为未来每个人都应具备的基础读写能力。不会 AI 编程，几年之后也许就像缺少基本文化能力一样，连入场的资格都可能失去。当 AI 将执行的成本压缩到接近于零时，你的核心竞争优势就必须向更高层迁移。过去常说“点子不值钱，执行才重要”，而现在更
2026年AI决胜点：多智能体系统全面爆发
你是否察觉到这样一种趋势——2023年热议大模型，2024年聚焦Agent，2025年已有人探讨多智能体。每一波技术浪潮都有其核心焦点。2026年的焦点将是多智能体系统。这并非意味着“一个AI处理所有任务”，而是指“多个AI各司其职，协同作业，完成以前需要人工团队才能完成的任务”。这不仅是技术迭代，更是工作模式的根本性变革。三个迹象表明多智能体系统不再仅仅是“未来趋势”，而是“正在兴起”。阿里云百炼平台企业接入量激增。腾讯ADP 3.0专注于多智能体协同。百度文心智能体在企业场景中打造了多个800+节点的
AI使用心得分享
小白的AI实战笔记AI应该这么玩？大伙都如此用AI？行！听你的！动手实践，跟着学！零基础也能上手！实用技巧 建议保存/ This is a title▶▶▶小白吐槽时间AI使用要点归纳小白：老板，我已经很配合了，但你也不能乱提需求啊！典型的“甩手掌柜型用户”，不了解AI的局限性，只会张口提离谱要求；我算是摸透一点了，AI作为理性工具，只按指令运行，一旦遇到矛盾、无法实现的需求，就会出现“算不出来”“系统崩溃”的情况——这正是我们日常使用AI时最常遇到的陷阱！“嘘……老板，您就别乱指挥AI了，我自己来！……
别怕AI，真正替代你的是会用AI的人
在48份回答里，几乎都提到了"AI能力"。这并非耸人听闻，而是已经展开的现实。到了2025年，我们亲眼见证了诸多变化：ChatGPT迭代至GPT-5，Claude带来更强的推理模型，国产大模型全面涌现，AI工具也在持续深入各个行业。到了2026年，这一切只会进一步提速，而不会放缓。不少人因此感到不安：AI会不会抢走我的岗位？我的回答是：AI未必直接取代你，但那些懂得使用AI的人，极有可能替代你。这不只是流行口号，而是2026年职场最现实的生存规则。也许你会说，"我的工作依赖创造力，