别急学“龙虾式”AI：九成新手第一步就偏了
【一念有术·用得其所】这几天我越来越笃定一件事：待在AI圈久了，咱们很容易产生错觉——仿佛所有人都已经很熟练了。可一旦走出这个圈子，就会发现，大多数人对AI依旧停在“装了几个模型、顺手问两句”的层面。更扎心的是，很多人自己的基础还没打牢，就又被“智能体、工作流、龙虾”这些概念带着跑，越看越焦虑，总想直接跨到更高阶段。但事实恰恰相反：AI并不是越“高阶”越好，而是要越符合你此刻的阶段越好。对普通人、老板和个人IP来说，比起一上来就追求最复杂的工具，更该先把三件事落到位：先积累语料，先沉淀内容资产，再把一个模
AI 正在重塑软件开发分层
过去一年，程序员圈子里有个变化越来越清晰：一部分人把 AI 当作更快的“写代码助手”，负责补全片段、改写样板、修复缺陷、搭建脚手架；另一部分人则更关注如何把 AI 视为一种需要被管理的执行能力，重点在于它怎样接收任务、怎样调用工具、怎样保留上下文、怎样核验结果，以及在失败之后如何回到正确路径。从表面看，这两类人都在“用 AI 做开发”。但从行业演进的角度去看，他们其实站在不同层级。前者带来的是局部效率的提升，后者触及的则是软件生产方式的重构。真正拉开差距的，已经不只是“会不会去问模型”，而是能否把模型嵌入
AI正在重塑工作模式
上个月，一位经营独立站八年的朋友分享了他的近况：他一人，辅以三个AI代理，成功管理七个网站，每月营收高达四十万美元。我询问他是否感到辛苦，他回答说，这比他之前带领二十人团队时轻松得多。这让我想起Ben Thompson在今年三月发表的《Agents Over Bubbles》一文中的观点——他认为AI并非泡沫，真正的转折点在于大型语言模型（LLM）的第三次进化：从ChatGPT的对话界面，到o1模型的推理内化，再到Claude Code和GPT Codex的自主执行能力。每一次进化都在吞噬更广阔的工作流程
从聊天到执行：2026 AI智能体商业化考验
2026年的AI市场，正在悄然迎来一轮更深的变化。过去我们熟悉的大模型，多停留在"对话"的表层——你提出问题，它给出回复。虽说令人惊艳，但整体更像知识丰富却缺少真正落地能力的工具。随着AI Agent（智能体）技术走向成熟，AI也开始从"回答问题"转向"解决问题"。这次演进的关键，在于工作流（Workflow）的重塑。AI Agent不再只是等候指令的"执行者"，而是能够自行制定方案、自动完成任务、并在过程中不断改进的"数字员工
Markdown Viewer：让文档里自动画图更省事
其实这个情况你一定遇到过：你在用 AI 写技术文档，前面写得都还顺，结果一到“系统架构如下”就突然卡住。接下来就得切到别的工具。去制图软件里拖拽方框、连线、调对齐，导出 PNG，再把图片重新放回 Markdown。改动一个节点，还要从头来一遍。Markdown Viewer 做的事情很直观：尽量把这一步交回 AI 编程助手里完成。也就是说，文档写到哪里，图就跟到哪里自动生成。它并不是只给你一个 Mermaid 的示例，而是打包成一套技能体系，内置 14 项更偏专业的绘图能力。常见图类型像架构图、流程图、工
AI 的未来：闭源与开源的共存之道
近几年来，关于人工智能发展方向的讨论中，一个问题始终备受关注：人工智能的未来，究竟会走向开源，抑或是被闭源所主导？这个问题表面上看是在探讨技术路径，实则触及了权力分配、商业模式的演变、创新的步伐以及信任机制的构建等深层议题。如果必须给出一个简短的答案，我的判断是：人工智能的发展不会是单一的开源模式，也不会被闭源技术完全垄断。未来的格局将呈现双轨并行：闭源模式将定义能力的上限，而开源模式将决定其普及的速度。这或许听起来像是一种折衷的观点，但其背后蕴含的是一场更深刻的变革：人工智能正从单纯的“模型竞赛”演变为
AI智能体设计模式与框架解析
★ 点击名片，关注我们不迷路 ★许多朋友对智能体（Agent）的运作模式感到陌生，对于ReAct、Planner、反思等术语感到困惑。别担心，本文将以最易懂的方式，带您深入了解智能体的内部机制。一个成熟的智能体系统通常包含多个智能体、反思机制、规划能力、推理与行动、记忆功能、RAG（检索增强生成）、工具使用以及MCP（多智能体通信协议）等组成部分。首先，让我们来探讨“Multi-Agent”这一核心概念，它充满了趣味性！在当前技术水平下，让单一的AI（仅通过系统提示词赋能的LLM）完全替代人类工作仍然面临
AI新纪元：从智能对话到工作系统的蜕变
龙虾的爹爹Peter Steinberg加入OpenAI，充分体现了GPT-5.5的发展战略：从"能回答问题的模型"过渡至"可实际执行任务的Agent/工作系统"。OpenAI官方对GPT-5.5的定位明确：强调"更智慧"，更专注于real work，即编写代码、网络调研、信息分析、生成文档表格、跨工具协作等。官方还表示，相较于早期版本，GPT-5.5能更快理解任务需求、减少用户重复指导依赖、更擅长工具运用、更能够自我检查并持续推进工作进程。这一表述颇具"实用主义"风格。OpenAI正迈向全新阶段：模型能
AI绘画：从一键生成到流程化工作流
AI智能体怎么去绘画？ ## “黑盒一键生成”到“过程化工程化工作流”的演进 生成式 AI 最初往往是“黑盒”：用户给出文字，模型就直接输出图像。等到 **Agentic AI（智能体化 AI）** 的架构逐步成熟，绘画方式也随之从单次生成，转向更可控、更有结构的**自动化工作流（Workflow）**。它并不是一口气“直接变出”成品，而是像真正的艺术创作者那样，把复杂的创作拆成一个个子任务（Sub-tasks），再通过**程序化流程（Procedure）**按序推进。 --- ### 核心工作流拆解 依
AI提效复盘：从“能答”到“会判断”的落差
今天这条，聊一个我最近在工作中刚踩到的坑。这两天我一直在推进一件事：希望把AI助手真正落到日常提效场景里。但眼下更真实的情况是——👉 还暂时用不顺。不是它不会回答，而是——回答里缺少“决策感”。比如在写方案、拆解问题、准备沟通材料的时候，我发现，现在的AI会：自动替你拆分结构自动补足背景信息自动提供一些建议乍一看挺专业。但这里有个问题：👉 它并没有替你做取舍。它不会判断：哪类信息更重要哪条路径更合适当前这一步该先做什么所以最终就变成：👉 一份“看着很完整，但很难马上用”的内容这其实让我意识到一个问题：如果
扣子AI需不需要付费
扣子AI免费吗 扣子AI（Coze）提供可免费使用的基础版，但当你启用部分进阶能力或使用量较大时，可能会产生费用。 免费版主要内容： 核心能力可免费：支持AI智能体搭建、对话互动以及基础工作流等功能，一般日常需求多数都能覆盖。 每日免费点数：每个账号每天赠送500点资源点，用于模型与插件调用；一次较简单的交互（如文本生成）通常消耗几十到几百点，轻度使用通常够用。 功能范围限制：在知识库大小、工作流编排复杂度、可发布渠道等方面，免费版可能会有一定限制。 付费升级方式： 若免费点数不够，可考虑以下付费选择：
AI职场提效，蓝思大讲堂火热开讲
浏阳园区蓝思大讲堂第二十二期浏阳园区蓝思大讲堂第二十二期在人工智能加速改变职场工作方式的当下，熟练使用AI工具、提升日常办公效率，已成为职场人必备的核心能力。结合前期问卷调研，公司了解到不少同事都期待参与AI相关学习分享。4月22日晚，蓝思大讲堂第二十二期专题讲座在浏阳园区顺利举行。本次活动以“AI职场效能提升”为主题，吸引了生产及周边部门共805名员工积极参加。01资深讲师：既讲理论，更重实战本期讲座，公司特别邀请湘培联AI研究院发起人、工信部认证高级人工智能应用师佘新颜老师授课。整场分享持续两小时，内
别怕AI抢饭碗，4步省下100小时
你是不是也常听人聊起“AI 会不会把工作取代掉”？前些年，大家还沉浸在“让 AI 画个大头贴”的玩笑里；可从 2025 年开始，Gemini、豆包、Claude、龙虾等大模型密集登场，现实已经摆在眼前：先别纠结 AI 会不会抢走你的岗位，先认真想想，你现在上班还离得开 AI 吗？要是不用 AI，你可能还在全网苦着脸找素材、翻文档，写一篇文案改来改去就耗掉一整天。但如果你对 AI 的理解，还停留在“豆包，帮我做个电商海报”“Claude，帮我写段文案”这种一句一事的指令上，那你多半还是会觉得现在的 AI 很
AI工具狂飙，普通人怎么跟上
Claude和Gemini又发布新模型，AI工具刷新速度快得让人目不暇接，科大还做出了天气预警利器。Claude Mythos 5和Gemini 3.1这对老对手再次升级，场面依旧很热闹。Mythos强调“更懂人类”，3.1则宣称“更聪明到底”。到底谁更强？其实对我们而言差别不大，反正都是背后的老板在砸钱比拼。只是这一轮更新也说明大模型价格还会继续往下走，老板们拼价格，我们就能省钱。Copilot Cowork：这个功能挺有看头，能在 Microsoft 365 里自动处理事务，以后不用我们反复复制粘贴了
拓客鸟AI设计平台，今日重磅发布
拓客鸟AI设计智能，定档4月28日，即将正式上线 拓客鸟ᴬᴵ设计智能 Tokbot 3.0 Talk to Design 语言，即设计。 核心亮点： 1、Design Model：全新升级图像大模型 2、Design Agent：全新设计智能体 3、Design flow：全新设计工作流 4、Image Master：绘图大师（全新发布） 5、Video Master：视频大师（全新发布） 6、以及多项新增功能…… Design by tokbotᴬᴵ 拓客鸟ᴬᴵ设计智能 黑龙江 , 3小时前 ,定档4月