AI客服工作流测100次后：我踩透了隐藏坑
全文字数1400+｜阅读需5分钟上一回我讲过，自己花了3天才算勉强上手AI测试。可当我真正进入大规模测对话、开始梳理流程后，才发现：我遇到的那些问题，几乎都来自AI客服工作流里更隐蔽的bug。前两周的测试表里，老师的@提醒几乎要把页面刷满——不对、不行、不规范、重改、删掉、严禁。我一边改一边犯错，一错就慌，最后硬生生练成了“踩坑”特长选手。今天我把自己最常犯、也最容易被打回的七个致命错误做了汇总。正在做AI客服工作流优化的新人，照着避坑就能少走弯路。我一开始总不自觉写一些“补充营养、增强体质、健康好吃”这
AI智能体自我演进：一篇综述
引言大型语言模型（LLMs）的突破性进展，引发了对能够应对复杂现实挑战的AI智能体的高度关注。然而，当前大多数智能体系统依赖于人工设定的固定配置，一旦部署便难以调整，这严重制约了它们在变化多端、不断演变的环境中的适应能力。为了克服这一不足，近期研究开始探索利用智能体进化方法，通过交互数据和环境反馈来自动优化智能体系统，这一新兴领域为构建能够自我进化的AI智能体铺平了道路。本综述首先提出一个统一的概念模型，概括了自我进化智能体系统设计中的反馈机制。具体来说，我们提出一个统一的概念框架，用以阐释自我进化智能体
程序员视角下的AI发展历程与未来展望
这篇文章的构思已久，内容十分丰富。我想随意分享一下我近几年在AI领域的探索、体验以及观察到的生态变化，并夹杂一些个人对未来的期许。这并非一份严谨的行业分析报告，更多的是我作为一个程序员，对这段时期技术发展和应用实践的阶段性总结。其中不少观点或许有待商榷，但均源自我真实的实践和感受。本篇内容，将首先从我个人的程序员视角切入。从技术角度讲，大型语言模型（LLM）并非2022年才横空出世。若要追溯其源头，2017年6月12日Google发布的《Attention Is All You Need》论文，提出了Tr
职场AI使用指南
周一清晨九点，你坐在电脑前，收到了一封客户发来的长消息。你先花半小时梳理关键点，列好提纲，接着开始构思回复。又花了四十分，才写好这封八百字的信。旁边的同事小王，处理同样的邮件，仅仅用了八分钟。这并非因为他智商超群，而是因为他选对了工具。AI技术普及已有一段时间，但八成职场人士的运用方式完全偏差。多数人期待AI是所谓的"万能顾问"。提个问题，就盼着得到完美答复。这注定是一场空。AI并非如此。它需要"调教"，需要"指令"，需要不断优化。常见的三个误区有：其一，期
Hermes Agent体验：会学习的AI助手手册015
因为 Hermes 属于 OpenClaw 的“新物种”，所以如果你的云服务器里已经装好了 OpenClaw，它就会主动来问你要不要走“一键迁移”。整个流程有点像换新手机：旧机里的照片、通讯录和应用数据都能通过一键完成同步。这样一来，原来的配置、资料以及部分能力都能被快速接续，迁移和重新搭环境的门槛会明显降低。对那些已经折腾过一轮的人来说，这套安排确实很贴心，也让从 OpenClaw 切到 Hermes 的过程顺畅不少。Hermes 能够自动判断任务属于哪一类，并把内容整理进对应的分类管理里。比如本次，它
AI不是程序员专属：找到你的最佳工具
上周我和朋友小A一起吃饭，她在一家银行从事投资分析。她每天要花两小时做数据抓取和周报撰写——但有了 AI，这个时间被压缩到了 15 分钟，而她自己连代码都不会写。这并不罕见。过去半年，我帮二十多位朋友把 AI 用起来，从刚入职的新人到工作十多年的职场人士。我总结出一个反直觉的结论：适合每个人的工具路线差异很大，且常常并不是“最火”的那一款。他们往往有共同的诉求：工作做久了不想啃复杂编程，重点放在效率与能落地的效果上，尽量不想折腾。小A的日常很典型：先打开 Wind，下载市场数据，再复制进 Excel 做透
AI正在重塑工作
尤其因为我本身是理工科出身，又在四大做过财务工作，所以那种冲击感，我体会得特别强。但往后，也许就不再是“冲击”了。以前在一家企业里：通常需要很多初级岗位员工。可现在呢？AI已经开始：✔ 做PPT ✔ 写代码 ✔ 分析Excel ✔ 写邮件 ✔ 总结会议 ✔ 做研究 ✔ 写报告而且：👉 更快 👉 更省钱 👉 甚至在不少场景里表现更好AI还在不停加速演进。说实话，我现在同时在订阅多种工具：确实能感到差异：👉 几个月就更新一轮 👉 几个月就出现明显质变现在它已不只是“聊天机器人”。而是：👉 能替你操控电脑 👉
第190期：AI助普通人撬动10倍效率
很多人会来问我：“AI到底能帮我做什么？我又不是程序员，也谈不上科技精英。”其实，把这句话放到AI时代来看，就像十年前有人说“互联网不属于普通人”一样。但现在，你几乎离不开网络，将来同样也绕不开AI。AI并不是那种冷冰冰的机器人，它更像一个“无所不知、随时可用、永不停歇”的超级助手。那些最早掌握AI的人，正在用同样的时间，做出10倍的产出。今天，我们就把话说清楚：普通人要怎样用AI把效率提升到10倍，让时间不再被白白消耗，让付出真正变得值。第一部分：AI提升效率的底层逻辑想把AI用到位，你得先抓住一个关键
AI日报：AI正从“炫技”转向“实战交付”
今日最关键的信号十分明确：AI agent 的角逐核心，已由“能否实现”变为“能否在现实场景中稳定完成”。企业端正在完善流程、权限、上下文及变更管理；基础模型与工具链则持续强化多模态、语音、长上下文、结构化输出及安全自动化。真正拉开差距的，不再仅是模型本身，而是谁能将 agent 可靠地融入工作流。简而言之：AI 的主战场，正由“展示智慧”转变为“稳定办事”。Aaron Levie 的观点十分直白：Anthropic 和 OpenAI 均在推动企业内部部署 AI agents，但痛点已非“模型是否足够聪明
揭秘AI自动生成GEO报告的原理
各位技术达人，是否好奇如何快速搭建这种稳定且几乎零Token消耗的自动化工作流？建议收藏并观看视频教程，让你能悠闲地喝着咖啡，看着AI自动运行，轻松生成此类自动化程序！随后即可将其展示给公司领导。此外，市场部的负责人：你们品牌在各大AI平台的GEO表现如何？利用AmphiLoop工具免费生成GEO分析报告，覆盖豆包、千问、DeepSeek等主流AI平台！您也能按需自定义设置！亲自动手，掌握AI技能不求人！各位技术达人，是否好奇如何快速搭建这种稳定且几乎零Token消耗的自动化工作流？建议收藏并观看视频教程
AI Agent：不只是对话，更是实干的智能伙伴
本节目标:用最朴素的话讲清楚 AI Agent 到底是什么、它跟普通的"AI 聊天"和"AI 工作流"有什么本质区别、为什么 2024 年大家还在说"少用 Agent"而 2026 年它突然成了主角、以及它现在正在悄悄做哪些原本只有人能做的事。不管你是开发者、产品、运营、做内容的、还是只是想搞清楚"自己每天用的这个 AI 助手到底是什么级别"的普通用户,这一篇读完都能讲明白。想象你周一下午要做一件事:整理一份关于公司近三个月销售情况的简报,周
企微上线面聊记录：AI正由单一工具演变为智能环境
五一长假结束，登录企业微信，惊喜地发现“记录面聊”功能已全面开放。该功能早在四月末便开始小范围测试，节前我查看时尚未推送，节后一登录，便看到入口已悄然安放在“+”菜单中，与“发起群聊”并列。看到这里你或许会疑惑，区区一个录音功能，有何大惊小怪的？意义重大。这并非普通的功能迭代，而是一个强烈的信号——AI正从“工具箱里的电动螺丝刀”，蜕变为“智能厨房的核心组件”。试想你家中有个工具箱。里面摆放着锤子、螺丝刀、卷尺、扳手……每件工具都各司其职，锤子擅长钉钉，螺丝刀拧起螺丝来很顺手。然而，痛点在于，这些工具互不
5月AI网课：财务智能核算到自动化工作流的实战进阶
01课程背景随着人工智能持续加速发展，财务工作的开展方式正在发生明显变化。以大模型为代表的AI工具，正逐步接管传统财务中大量重复性环节，例如数据录入、票据处理、基础对账等，从而让长期依赖“执行交付”的工作形态，逐渐转向“分析与决策支持”的新模式。但在具体工作场景里，很多财务人员仍以手工操作为主：发票处理周期偏长、对账效率不足、分析报告不易及时产出，同时虽然听说并理解AI带来的可能性，却缺少一条能直接落地到岗位的应用路径。也就是“看得到趋势、用不上方法”，由此成为财务能力提升的关键阻点。在这样的变化下，财务
AI时代：会用工具者胜出
常有人疑惑：你并非科班出身，为何也钻研起AI工具？原因很直白——不掌握就落后。我目前正忙于备考，日常时间相当紧张。可我又不愿舍弃投资理财和自我提升。因此我尝试引入AI，探索它能否替我处理部分事务。实际效果远超我的想象。接下来分享三个我实际运作的AI工作流程，不讲虚的概念，不谈空的理论，全是落地实践。今年开年，A股市场中的LOF基金套利策略引发广泛关注。通俗讲就是：部分LOF基金既可在场内交易又有实时报价，其市价可能高于实际价值。当溢价幅度较大时，就能通过申购再抛售的方式套取利润。此后，监管机构限制了相关数
把部门经验装进内部AI商店，一键复用全公司
一个销售团队琢磨出来的客户跟进话术，为何只能被放在他们自己手里的飞书文档里？还有一份法务审合同的检查清单，为什么每次来新人都得从头讲一遍——讲完不一定就能真正用起来？你们公司今年遇到过多少次类似情况？AI工具上线一年后，不少公司的真实状态是：有人在用，有人还不知道怎么用；有人用了，却也不清楚是否用得正确。于是各部门各自摸索，把更好的做法藏在个人电脑里。等下个月那个人离职，积累也就跟着消失。这并不主要是AI的问题，而是经验无法在组织内部顺畅流通。我们要做的，是从源头改变这一点：把某个部门已经打通的成熟工作流