AI Agent入门指南：智能体核心概念与模块解析
本文是AI智能体专栏的开篇，将以通俗易懂的方式讲解AI智能体的基本定义、与大语言模型的关键区别，以及AI智能体的主要构成模块。本专栏后续会持续更新，逐步深入剖析AI智能体的理论与实践。AI智能体是基于大模型构建的智能系统，能够自主执行各类任务。其核心基础是大语言模型，而自主性是它与传统AI应用的根本区别。成熟的AI智能体具备多维能力，可独立与环境交互并完成任务闭环，主要包括感知、规划、记忆、工具调用、自主行动等核心能力。大语言模型在文本理解、逻辑推理和内容生成方面表现出色，但仅提供基础对话功能，无法独立完
AI 绘图的得与失
昨日下午，我漫步街头，前方不远处有位年轻姑娘。她步履轻快，马尾辫随风摇曳，而真正吸引我目光的，是她背上的那只猫。那是一只全身雪白的猫，紧贴着女孩的脊背。我在后方，恰好成了它的专属观众。它前爪乖巧地收拢胸前，似在作揖，又似环抱着某种无形的珍宝。后腿自然下垂，尾巴亦然，那长长的毛茸茸尾巴，随女孩步伐节奏轻轻摆动。它的腹部朝向我，那片雪白柔软得宛如初降的白雪，令人忍不住想伸手触碰。双耳竖得笔直，圆睁的双眼亮晶晶的，仿佛在认真审视身后每一位路人，包括我。我不禁放缓了脚步。我跟在她们身后走了一段路。那猫始终维持着那
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
MIT新研 | 人工智能能否帮你找回遗失的钥匙？
各位同学大家好，欢迎来到芸升教育前沿 AI 科普课堂。今天我们聚焦一篇来自世界顶尖理工名校麻省理工 MIT 的最新官方科研报道，这篇研究在 2026年6月17日由 MIT News 正式对外发布，解决了长久以来机器人领域一个非常贴近我们生活的难题 —— 机器人不会 “记路、记东西”。先问大家一个生活里最简单的问题：你出门忘带钥匙，回到家能清楚回忆钥匙放在书桌抽屉；工厂里的工人下班前没组装完零件，第二天一上班，立刻能找到存放半成品的货架。人类天生拥有时空空间记忆，能把物体、地点、时间绑定在一起记住。但过去的
从大模型到智能体：基础AI与AI Agent的本质差异
基础大模型与AI Agent关键技术差异 1. 运行驱动模式差异 • 基础AI：采用单轮指令响应模式，每次接收独立问题后即输出结果并结束，无任务连续性，仅处理单一信息请求。 • AI Agent：采用全局目标驱动模式，获取最终目标后自动分解为多层级子任务，保持完整任务链条直至达成目标，具备持续执行能力。 2. 记忆系统架构差异 • 基础AI：仅配置临时性短期上下文缓存，关闭会话或页面后所有交互数据完全清除，缺少长期存储机制，无法保留用户偏好及历史任务数据。 • AI Agent：采用双层记忆架构，融合短期
AI智能体底层逻辑
构建 AI Agent，其底层逻辑可总结为"一个中枢、四大基石"。Agent = 可自主感知周遭、制定决策、采取动作并实现目标的智慧体与传统聊天机器人的本质差异：Agent 并非被动回应询问，而是积极达成使命。它能够筹谋规划、运用工具、应对意外、不断循环，直至目标实现。Agent 的决策中枢，不单是输出文本，更在于拆解任务、推演逻辑、自我纠偏。Planning：把宏大目标化解为可落地的子任务Chain-of-Thought：促使模型"分步推敲"，增强逻辑精准度ReAct 范
AI智能体九大架构全解析：从ReAct到DAG，掌握设计核心
2025年被认为是AI智能体的“全面爆发年”，从基础对话机器人到复杂自动化流程，智能体正以惊人速度变革各领域。然而，面对层出不穷的架构术语——ReAct、RAG、Multi-Agent、DAG……许多开发者和产品经理常感困惑：这些架构究竟有何不同？各自适用于哪些场景？市场上有哪些成熟产品可借鉴？本文将系统介绍AI智能体的9种主流架构，结合最新产品应用实例和架构图示，并详细阐述DAG（有向无环图）这一关键工程实现手段，最后提供组合策略与选型指南，助你理解智能体设计关键。AI智能体的架构决定了其如何感知环境、
AI智能体实战培训全解析
时长：1–2天（理论+实操）受众：产品经理 / 开发者 / 运营 / 业务负责人前置要求：了解基础LLM概念第1页 · 封面标题：AI智能体（AI Agent）实战培训副标题：从概念到落地，从Coze到Dify讲师 / 日期第2页 · 课程地图模块概览：概念→架构→实操→Multi-Agent→RAG→避坑→动手预期收获：理解Agent本质 + 能搭一条完整流水线第3页 · 从Chatbot到AgentChatbot：一问一答，被动响应Agent：感知→规划→行动→反思，主动完成任务核心公式：Agent
人工智能的数学软肋
让人工智能解一道算术题，表现得很出色。将题目中的"小明"替换为"小李"，再次让它解答，它却弄错了。为何"小明"变成"小李"，结果就不同了呢？实际上人工智能并非真正掌握了解法，仅仅是过往阅览了海量相似的题目，依靠记忆拼凑出结果。这揭示了人工智能的核心特征：精于总结归纳，弱于逻辑推演。人工智能解算术题，依赖的是"见过"，而非"领悟"。你变换个人名，它就迷茫了，因为它并未真正明白题目的内在逻辑。然而人类才是真懂。只要
AI前沿速递：2026年6月25日关键动态
🔔1、OpenAI自研芯片Jalapeño问世，九个月极速流片💡核心要点：OpenAI首款面向大模型推理的ASIC芯片Jalapeño正式面世，携手博通完成设计与量产，整个研发周期压缩至9个月。目前工程样片已能稳定驱动GPT‑5.3‑Codex‑Spark，完整算力基础设施预计2026年末规模上线，博通承担芯片物理设计、Celestica供应整机设备，未来将持续扩容以承载ChatGPT及智能体全线产品的算力需求。📌查看原文🔔2、特斯拉车载系统全面整合豆包大模型💡核心要点：特斯拉中国通过OTA推送升级车载交
人工智能浪潮下的光影追忆：一部AI MV如何重塑影迷旧梦
当人工智能涉足影视制作，当碎片化视频渐渐取代长片成为大众消遣，当愈来愈多青年不再将步入影院视作日常，我们是否正与电影的专属岁月挥手作别？在《孟浪AI短片拉片计划》首期直播里，该疑问被反复提及。过去一年，AI影像的迭代之快远超预期。从AI短片、广告、MV，到漫剧、短剧，大批创作者涌入这片新天地。然而，与技术端的火爆相比，针对作品内核的探讨却略显单薄。不少人沉迷于钻研模型、流程与提示词，却鲜少有人驻足深思：当AI化身全新创作媒介后，我们到底要用它传递怎样的故事？正是在此语境下，导演杨天硕交出了答卷——作品《你
AI记忆初创Engram获9800万美元融资，专注降低词元成本
核心要点 主打降低词元成本的AI记忆企业 Engram（记忆印迹）完成了近 1 亿美元的融资，其目的在于提高模型运行效率，并控制日益高昂的 AI 使用费用。 该公司宣称，其模型能将词元用量最高削减 99%，在性能上能对标甚至超越头部前沿实验室研发的大模型。 该公司成立于去年 10 月，客户涵盖微软(373.165, 5.83, 1.59%)、笔记软件 Notion 以及法律 AI 初创公司 Harvey。 随着美国各大企业着手规范开发者对 AI 的无节制使用，这家成立仅 8 个月的初创企业 Engram，
韶山红色研学焕新颜：让历史可感可触
新华社长沙6月23日电 题：韶山红色研学焕新颜：让历史可感可触 新华社记者张格、戴斌、常竣斐 湖南省湘潭市韶山新华书店，书架林立间，由一位‘老者’扮演的毛泽东私塾老师毛宇居先生，将少年毛泽东通过读书启蒙思想、锤炼意志、洞察国情的故事娓娓道来……这是一场求学求索主题课程的现场，观众们听得入神，现场互动热烈。 这一幕也是韶山红色文旅发展的生动缩影。近年来，这片热土创新表达方式，将各类地标打造为红色课堂，让红色资源可亲可近、可感可知。 走出新华书店，不远处便是中国人民银行韶山市支行旧址，《红色算盘‘打’天下——
芯智控股早盘飙升超24% 折价15%配股筹资约2.91亿港元
芯智控股(4.3, 0.77, 21.81%)（02166）早盘交易时段涨幅一度突破24%，截至发稿时，股价上扬23.80%，目前报价4.37港元，成交金额达1553.38万港元。芯智控股于6月22日晚间发布公告披露，公司已与配售代理签订配售协议，计划按每股3港元的价格配售最多约9773.6万股新股份，预计募集资金上限为2.93亿港元，扣除相关费用后的净筹资金额约为2.91亿港元。公告显示，该配售价较6月22日收盘价3.53港元折让约15%，新增股份占扩大后总股本的约16.67%，本次配售将面向不少于6名
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