控制AI的关键不是Prompt，而是这套工程架构
很多人以为AI开发就是：中间缺了一整层。现实中的软件开发是这样的：AI 为什么容易跑偏？不是 AI 不会写代码。是你把中间所有工程管理过程全部省略了。那怎么让 AI 也能按这套流程走？答案不是写更好的 Prompt，而是写三样东西：Spec、Agent、Skills。很多人把这三样东西搞混了。有的把 Spec 写进了 Prompt，有的把 Skills 当成了 Spec，有的把 Agent 和 Skills 混为一谈。其实它们的关系很简单，就一层：Spec 定义规则。Agent 按规则工作。Skills
Blender驱动AI动画：从预览到成片全流程揭秘
预演流程持续进化中！AI影视创作正逐步摆脱工具属性，愈发接近传统动画制作。即便Blender中仍是基础几何体，却已能实现角色空间位移与手持镜头追踪。核心步骤如下：利用AI绘图生成首帧画面，随后在Blender搭建场景并完成镜头运动设计，最终导入Seedance。该工具精准还原了手持拍摄的质感，角色环绕车辆的追踪镜头表现更是出乎意料。#wuhu动画人空间 #我是动画人 #ai #blender预演流程持续进化中！AI影视创作正逐步摆脱工具属性，愈发接近传统动画制作。即便Blender中仍是基础几何体，却已能
OpenAI内部工作方式正在转变:AI从聊天工具升级为任务执行者
近日，OpenAI发布了一篇值得每个人关注的文章，标题为《How agents are transforming work》。其中释放出一个重要信号：OpenAI内部的工作模式正在发生变化。此前，ChatGPT是他们日常使用的AI工具。但现在，OpenAI的各个部门，包括法务、财务、招聘等非技术团队，都开始将Codex等Agent工具作为主要的AI工作手段。这件事对普通人最有价值的地方，并非"OpenAI又发布了一篇研究报告"。而是：连OpenAI自身，都在推动AI从对话工具走向实际工作流程。也就是说，A
场景选错，AI智能体的价值将大打折扣
维度核心问题优先信号业务价值能否优化效率、成本、质量、风险或营收水平涉及核心岗位与核心业务流程使用频次能否实现持续性使用高频次、受众范围大、可融入日常工作环节知识密度是否依托海量知识、规则与经验积累存在大量文档、案例且口径缺乏统一数据可用性相关数据能否完成获取、治理与更新数据已落地、可稳定调用、可长期同步流程嵌入性能否融入实际业务流程具备清晰介入节点、可触发业务动作风险可控性出错造成的后果是否可被承受辅助建议类、设有复核机制、配备兜底方案下篇预告：敲定场景后，一份AI智能体方案至少要阐明哪些内容？目标、角
智能助手新方向：记忆、主动、持续与协同
特点现象影响被动式工具不会主动联系你，需要你主动操作使用者逐渐淡忘，互动次数日渐减少无记忆每次交流都是“重新认识”，无法回忆你的喜好和习惯反复沟通耗费精力，体验不连贯独立化工具限于自身应用，不了解你的工作环境难以嵌入实际流程，功能效用显著降低可靠伙伴的四个特征具备记忆拥有主动性保持连续性善于互动交流这代表产品需应对四个挑战伙伴在何处怎样联络存储了哪些信息何时主动更新进度特征定义产品启发具备记忆存储你的工作模式、偏好和日常细节AI需长期保存用户数据和背景信息主动性无需你询问，主动告知进展、传递消息AI应自动
智能体互联标准系列：人工智能智能体描述规范
在人工智能技术快速演进的当下，智能体作为将AI概念转化为实际生产应用的核心载体，其在各个行业的渗透程度持续加深，对于推动新型工业化进程、培育新质生产力发挥着日益重要的作用。然而，现阶段智能体产业发展仍面临诸多困境，不同智能体之间存在显著的互联互通互操作障碍。在基于协议框架的智能体互联领域，国际范围内已涌现出MCP、A2A、ANP等通信协议，但尚未形成行业内普遍认可的统一方案，迫切需要构建符合国内智能体产业发展需求的行业共识标准。为系统性化解上述难题，规范并引领智能体互联技术的有序发展，增强智能体系统的互操
智能驱动 赋能前行 | 第49期中小企业AI应用专题交流会
点击蓝字 关注我们#为什么学了那么多方法，还是搞不好AI？过去一年，我们华为云HCSA行业解决方案团队腾青AI接触了上数位中小企业主。聊下来一个普遍感受：大部分人已经不缺概念了。AI获客、AI降本、AI提效，这些词他们听过。手机里可能也装了三四个AI应用。但回到公司，打开电脑，面对具体的业务场景，还是不知道该从哪一步开始。问题出在哪？信息过剩，但路径缺失。知道AI可以筛线索，但不知道用什么工具、怎么接入、每天花多少时间维护、销售不配合怎么办。这些不是概念能解决的，是流程问题。而流程问题只有一个解法：看一遍
AI视频销售流程剖析：为何内容表现持续恶化
AI视频销售 · 流程剖析三个误区正导致你的账户不可逆转地恶化，附上纠正方法和自查系统这个方案花费了3万8，投资回报率1.2——回顾后察觉到一个关键失误AI视频内容制作流程误区 · 选题/模板/数据三维分析一、一个违背直觉的洞察多数人以为AI视频"表现恶化"的根源是内容质量降低。但我的数据研究揭示了相反的结论。我分析了6个"数据持续衰退"的AI销售账户，察觉到一个普遍特点：二、3个最普遍的流程误区误区一：选题匮乏——从"探索"转为"复制"这是
AI变革工厂：不是淘汰工人，而是淘汰不懂用AI的管理者
先来一杯浓酽的铁观音，提提神。今天要说的事，得头脑清楚。你肯定听过这种说法：AI要抢走工人的活儿了。胡说。工人搬运材料、组装零件、调试机器、检查质量——这些活AI做不了，起码未来五年内做不了。需要手感、需要现场应对、需要临时决断的工作，离了人根本不行。AI真正要取代的，是那些“不接触机器却自认为不可或缺”的人的岗位。哪些人？靠经验排产的车间主管，靠走路巡视的班长，靠复制粘贴写报告的调度员，靠拍脑袋审批的部门经理。这些人的工作有个共同点：核心是信息中转和经验判断。把现场数据转成报表，把个人经验变成排产计划，
GPT-5.6系列正式亮相：配合美国监管要求限量发布，OpenAI强调非常规做法
OpenAI今日正式推出GPT-5.6系列机型，包含旗舰级Sol、均衡型Terra以及轻量级Luna。与以往全面公开的策略不同，此次OpenAI在美国政府要求下，仅向部分"可信赖合作伙伴"开放预览权限。 OpenAI指出，此举旨在配合美国政府构建前沿AI机型的安全评测体系，但同时罕见地公开声明，政府审批式的发布机制"不应成为长期惯例"。这一表态显示，在特朗普政府持续强化前沿AI国家安全监管的背景下，美国AI企业的机型发布已迈入新阶段：不仅机型能力成为竞争核心，发布流程本身也开始接受政府安全审查。 GPT-
AI效率翻倍的秘诀：先整理再创作
大多数人接触 AI 时，首先想到的就是让它"帮我写点东西"。写文案、写标题、写总结、写朋友圈、写方案。这当然没问题。但我越来越觉得，普通人真正想把 AI 用出效率，第一步可能不是让它生成，而是让它整理。因为很多时候，我们不是缺一段新内容。我们缺的是：AI 真正开始省时间，往往就是从这里开始的。我以前也很容易把 AI 当成一个"输出机器"。想到一个题目，就让它写一篇。看到一个产品，就让它写介绍。想做一件事，就让它直接给方案。但这样用久了，会有一个问题：AI 生成得越快，你越容易发现自己其实还没想清楚。它能很
AI赋能避坑指南：千万别做这三件事
近期在回顾利用 AI 构建工作流时，我察觉到一个违背常理的现象：最容易出错的，通常并非那些微不足道、看似笨拙的初级应用，反而是那些初看极其完善、极具逼格的方案。我曾亲身经历过这种误区，起初总妄图将全链路一股脑托付给 AI，表面上看流程无缝衔接，可一旦出问题，排查起来难如登天。例如内容创作从定题到出稿一气呵成，客户对接从纪要到答复一步到位，知识沉淀从录入到产出一次性搞定。。。诸如此类此类方案听着仿佛效率爆表，也最能令人热血沸腾。但真到落地实操时就会发觉，我原以为是在追逐极致效率，很多时候却是在提前将无序状态
以AI Agent为核心设计流程，构建AI原生企业根基
概述上篇文章提到，企业AI化转型的关键不是重新绘制流程，而是将战略、流程、任务、系统和反馈整合到一个基于战略的统一评估与建设体系中。 继续深入。 如果流程被拆解，它最终会落到哪里？ 不是停留在流程图上。 也不是固定在系统节点上。 它最终必然落到某个角色的任务集合上。 例如，销售需要跟进线索，采购要处理申请，产品经理要评审需求，财务要审核付款，客服要解决客户问题。 这些看似是流程中的动作，但进一步拆解，会发现每个任务背后都包含一系列要素。 它需要特定技能。 需要业务知识。 需要借助工具。 需要遵守规则。 需
AI客服：从减员助手到成交引擎
6月26日AI全球商业简报｜AI客服，正在从‘省人工’变成‘抢订单’今天最值得关注的信号：AI代理正在快速进入顾客服务场景。它不再只是回答问题，而是影响咨询、推荐、比较、复购和成交。对实体店来说，这比‘做一个AI大项目’更现实，也更紧迫。1. 78%的企业预计AI代理会接管客服Economic Times报道，Adobe最新报告显示，近78%的组织预计未来18个月内，AI代理将直接处理客户支持互动。但现实也很清楚：目前只有16%的企业已经在全组织范围部署。这说明AI客服不是没有需求，而是大多数企业还卡在流
企业破局关键：构建AI经营体系而非堆砌工具
许多企业家向我们咨询：“导师，我究竟该入手哪款AI产品？”有人青睐ChatGPT。有人钻研DeepSeek。有人试水智能体。更有人天天都在寻觅最新的AI程序。然而在锦囊妙计看来，多数公司起初的提问方向就偏了。公司真正匮乏的，向来不是AI工具。而是一套可让AI不断产出价值的商业体系。购入ChatGPT。员工不清楚何时使用。购入DeepSeek。团队不愿协同配合。购入自动化程序。业务流程毫无变化。最终：软件日益增多。效能却未见提升。根源不在工具。而是公司缺乏体系。一套真正的AI商业体系，绝非仅仅一个程序。而是