深入解析AI核心：提示词、智能体与技能包
近期从事AI相关工作期间，接触并掌握了一些专业术语，现将心得整理分享。以下是关于AI领域的主要概念梳理最基础的核心概念是大模型，我们由此展开。所谓大模型，即你耳熟能详的LLM——包括GPT、Claude、DeepSeek、Gemini等，它们均属于此类。然而，大模型本身并不清楚你期望的风格或执行步骤。主要特点：临时性、一次性、即用即弃Prompt（提示词/指令）是指用户在与人造智能（尤其是大语言模型，如我）交互时所输入的指令、疑问或背景信息。可将其视作向AI提交的“考题”或“任务单”。AI将依据你给出的P
预算AI：赋予智能体省钱、规划与管理的智慧
伴随大模型驱动的智能体从基础对话迈向软件开发、信息检索及供应链优化等复杂长程任务，其资源消耗难题愈发严峻。从Token消耗、推理时长到API调用费用及记忆运算开销，皆构成了限制智能体落地应用的关键瓶颈。但现有研究多侧重于任务成效，鲜少考察执行时对资源消耗的感知与管控能力。加之长程任务与记忆增强机制增加了性能与成本的博弈，智能体常因难以预估开销而造成浪费，而固定的记忆机制也可能在消耗大量算力时丢失关键信息。故而，如何引导智能体理解成本
AI Agent三大核心概念，买菜就能明白
很多人一上来就想搭Agent，结果折腾半天，连Agent到底是什么都没搞清楚。 今天用去菜市场买菜这个例子，把AI Agent最核心的三个底层概念讲透。 看完你就能判断：一个Agent到底靠不靠谱。— 正文开始 —很多人把ChatGPT当成Agent，其实差远了。普通AI（大模型）= 一个很会聊天的朋友 你问它"今天吃什么"，它能给你建议。但它只能动嘴，不能动手。AI Agent = 一个能帮你干活的管家 你说"帮我做个晚餐"，它会自己去查冰箱有什么菜、看菜谱、下单买缺的菜
揭秘 AI Agent：它与 ChatGPT 的本质差异何在？
近期，"AI Agent"这一概念热度飙升，成为各界焦点。纵观各大科技媒体，"智能体时代降临"、"AI 将重塑一切"的论调铺天盖地。中国三部门联手推出《智能体规范应用与创新发展实施意见》，谷歌在 Cloud Next 大会上宣告全面迈入"智能体时代"，甚至招聘市场上也涌现出大量"AI Agent 开发工程师"的职位。然而，若你向周遭人士求证——"究竟何为 AI Agent？它与我们熟知的 ChatGPT 有何不同？"恐怕十人之中有九人会一脸茫然。今日此文，旨在将此事剖析得淋漓尽致。无需任何技术背景，读罢即
目标设定与监控：让AI智能体高效为你工作
前些日子，一位朋友向我咨询，他期望AI能自动处理一系列繁琐事务，但AI总是误解他的意图，结果不尽如人意。我深入思考后，意识到这实质上是规划能力的问题。AI仅仅拥有知识是不够的，必须配备一套“目标设定与监控”的机制才能真正发挥作用。举个例子，规划一次旅行。你不会凭空出现在目的地吧？需要先确定想去的地方（目标状态），明确起点位置（初始状态），考虑可用的选项（交通方式、路线、预算），然后制定一系列步骤：订票、整理行李、前往机场、登机、到达、寻找住处。这个分步的过程，考量依赖关系和限制条件，本质上就是智能体系统中
AI Agent全栈技术落地：Harness赋能智能体工程新实践
当“Harness”成为智能体工程领域的焦点话题，真正的部署挑战才刚刚拉开序幕。如何将推理加速、任务规划与安全隔离有效串联，打造一套可交付的完整解决方案？4月28日15:00，NVIDIA企业开发者社区经理何琨带来深度解读：从TensorRT-LLM底层引擎优化，到AI-Q Blueprint赋予智能体规划、记忆与工具调用能力，再到NemoClaw企业级安全部署——三大SDK无缝协同，开启Agentic AI落地新篇章。