AI应用名词解析（二）
接着上一段，这次进入发展阶段，主要讲 FunctionCalling、MCP、RAG 以及 Agent（先导形态）这些内容如果把 LLM 当成一颗超级大脑，它最大的短板是：它本身没法真正执行任何动作。也就是说，你给它下指令，它就把内容“编排”着完成一遍，但它无法自主感知外部环境，更谈不上对环境产生影响。举个最直观的例子：你直接问 LLM 今天的天气、日期或者新闻，它通常会胡说，也就是它根本不具备搜索能力。原因很简单：它只是做连续的词语衔接，并不会去查资料；那如果确实需要搜索，我们能不能先帮它把信息检索出来
中国AI模型调用量激增，超越美国背后原因揭秘
中国AI大模型在全球“军备竞赛”中是否被低估了？最新的OpenRouter数据给出了否定的答案。📅 2026年5月5日 · 星期二在DeepSeek横空出世引发全球AI格局震动后，人们一直在追问：中国大模型的“爆款”是否只是昙花一现？最新数据给出了坚定的回应。据OpenRouter统计，上周（4月27日至5月3日）全球AI大模型总调用量达到23.9万亿Token，环比增长8.6%。其中，中国AI大模型周调用量高达7.942万亿Token，环比激增81.7%，时隔两周后再次超越美国。在全球调用量前三名中，前
AI日报：中国大模型调用量领先全球，今日AI圈十大事件盘点
🔥 AI日报｜中国大模型调用量领先美国双倍！今日AI领域有何新动态？2026年5月4日 | 为您梳理今日AI圈十大重要事件今日，AI领域再次掀起波澜。这并非那种"惊人！AI突破性进展"的虚假宣传，而是确凿无疑的数据显示——中国AI大模型的周调用总量，已超越美国整整两倍。仅腾讯一家企业便占据了全球调用总量的12.7%。这绝非空谈，而是国产AI发展的历史性时刻。接下来，让我们一同关注今日AI领域的其他重要动态 👇1. 腾讯Hy3荣膺全球榜首！中国大模型周调用量领先美国两倍依据OpenRoute
专家解读：AI函数调用如何实现从空谈实干的技术跃迁
2026年，当你的AI助手还在背诵百科时，别人的AI已经自动完成查天气、发邮件、写周报——这中间的差距，就是Function Calling。数据显示，使用Function Calling后，AI任务完成率从42%飙升至78%，错误调用率下降85%。Function Calling（函数调用）是让AI从"聊天机器人"升级为"智能助手"的核心机制。想象一下，你给助理一张工具清单，告诉他什么情况下用什么工具，但具体操作由后台团队完成——这就是Function Calling的本质。3个关键点，2分钟搞懂：决策
OpenAI疯狂涨价，中国AI用量暴涨，普通人该咋办？
一周五大热点，普通人如何分一杯羹？最近七天，AI领域经历了一场惊天动地的巨变。OpenAI推出了GPT-5.5，API费用直接涨了三倍；Anthropic估值逼近9000亿美元；AlphaGo之父在四个月内筹集了11亿美元；中国AI每日词元调用量突破140万亿，同比增长40%……这些数字背后，隐藏着普通人也能把握的机遇。4月23日，OpenAI正式发布了GPT-5.5，其官方定位非常明确——"史上最强模型"。这次不是PPT演示。第三方测试表明，GPT-5.5在同等输出token下得分最高，
AI智能体全景拆解：Function Calling、MCP、Skill与Agent
阅读指南：本文同时面向业务与技术人员阅读，不需要任何AI专业基础，建议按顺序浏览。前两期“业务创新篇-图文”和“业务创新篇-视频”，我们更强调直接给出案例：比如“银行智能查询平台”的 Demo，让你沉浸式感受大模型接入行内系统后的真实效果，而不是堆理论。从“跑通 Demo”到“走向稳定落地”，期间总会卡在几个关键点：Demo 中究竟靠什么让大模型获得“执行能力”？为何不能让大模型直接“裸连”银行内部系统？当业务部门提出“让 AI 去处理业务”时，科技团队需要拿出怎样的架构才能接得住？想要规模化推广，还必须
AI智能体入门：AI Agent到底是什么
ChatGPT 你肯定已经用过，但你有没有注意到它的一个明显短板——你让它去做事，它往往只会"说"，却不会真正"行动"。AI Agent 正是为了解决这种差距：它不止负责生成内容，还能感知外部情况、做出判断、调用工具并把任务落到结果上。用一句话概括：ChatGPT 像是很会表达的"嘴"，而 Agent 更像是能把事情干完的"手"。所以这其实是 AI 从"能讲"到"能做"的关键分界点，搞明白之后你才算真正入门。我
企业AI Agent应用成熟度框架
AI Agent应用成熟度模型 最近接连写了几篇关于BPMM（业务流程成熟度）的内容，干脆借助BPMM的五个等级，搭建了一套面向企业AI Agent应用能力的成长框架。 BPMM从Level1到Level5的思路分别对应：个人经验、工作单元落地、企业统一规范、量化绩效实践、以及持续创新与迭代。由此可以把AI Agent在企业中的演进过程划分为五个层次： Level 1：以个人为中心的使用模式，公司或部门层面没有明确要求，更多是个人出于兴趣在日常工作中提升效率。 Level 2：以部门为主的应用推广，围绕具
2025年中国词元调用量预计突破21000万亿
第九届数字中国建设峰会于4月29日公布了《2025年全国数据资源调查报告》。该报告指出，预计到2025年，全年词元调用总量将达到约21100万亿次。（记者高亢、秦宏）
代理式AI上位：不只是聊天，而是接管流程
先把话说明白：代理式AI和我们过去常见的生成式AI，并不是同一种能力形态。生成式AI最突出的优势在于"产出内容"——你提问、我回应，你给提示、我生成文字。它的上限可以理解为一个格外会说的"嘴炮高手"。而代理式AI多出来的关键字，是"行动"。它能够理解你的目标，自动拆解并规划步骤，进而调用外部工具（如API、数据库或软件），把一整套流程真正跑完；同时还能依据执行结果做自我调整。用更直白的话说：生成式AI更像"我给你建议"，代理式AI更像"
AI Agent真能省心？我完成复杂任务后看到的3个关键点
AI Agent到底是新一代效率利器，还是名不副实？上个月我亲自投入使用，处理多个复杂项目，期间踩过不少坑，也逐渐看清了它真正的边界。它肯定不是万能“银弹”，更准确说是一种智能调度层；但如果用法得当，效率确实能显著提升。下面我会把自己的3个核心体会讲清楚，帮助你少走弯路，拿到更贴近实战的方法。很多人把AI Agent当作攻克复杂任务的“银弹”，希望它能像人一样自主规划、推进执行，并在过程中还能复盘与调整，从而真正解放双手。我的结论是：它的潜力很大，但离“完全解放”还有差距。它更像是在现有工具链之上，加入了
AI重塑组织：从“写代码”到“用AI建系统”
一句话导读：未来组织真正的竞争力，不在于人才密度，而在于"AI试错速度"。与其纠结"AI能不能替代人"，不如先想清楚：你是否已经把自己的AI组织能力搭起来。最近我用Claude Code带着项目跑了一段时间，越来越确定一件事：AI Coding的价值，未必是让工程师更快写代码；它更像是让"懂得用AI的人"，直接具备相当于一支团队的交付产出能力。回到过去，一个功能从需求到上线，往往要产品先画原型、前端落地页面、后端对接接口，还要安排测试与验收流程，少则3-5人
AI Agent 上下文不是越长越好
上一讲：AI 看到回答前的内容｜生成式AI｜第五讲上一篇我们已经把上下文掰开讲过一遍。模型在输出答案之前，实际接触到的信息，往往远不止用户刚输入的那一句。它还可能读到系统规则、历史对话、长期记忆、外部资料、工具返回、示例，以及中间推导。到了 AI Agent 这里，事情就会再往前复杂一层。在单轮问答中，用户提一个问题，模型给出一个回答。Agent 不只是负责答复。它会围绕目标先做规划，接着调用工具，查看结果，再判断下一步怎么走。这让 Agent 更像一个可以持续运转的系统。但这也带来一个很现实的难题：它每
网宿推出边缘AI执行引擎，助力AI从会答迈向会做
过去，企业衡量AI能力时，往往更看重模型是否具备理解、推理与生成的能力。随着应用持续深入，企业对AI的要求也不再停留在“能回答”，而是进一步升级为“能办事”。在这样的背景下，网宿科技正式推出边缘AI执行引擎，为智能体提供统一的工具接入与任务执行底座，贯通“工具发现、能力调用、任务执行、结果回灌”完整链路，帮助AI高效连接外部能力、获取可信数据、完成复杂任务，加快企业在金融研究、舆情监测、运营分析、生活服务等真实业务场景中的落地。边缘AI执行引擎的发布，也意味着网宿科技进一步补齐了从算力、模型到任务执行的边
DeepSeek V4登场，AI热潮却现降温
4月24日，中国AI圈迎来一个标志性节点——深度求索正式推出DeepSeek-V4预览版并同步开源。它以27B的轻量参数，在多项关键指标上全面压过参数规模达到其15倍的上一代旗舰模型，直指GPT-4o和Claude Sonnet 4.5，瞬间点燃整个行业。DeepSeek-V4系列此次共带来两个版本：DeepSeek-V4-Pro（旗舰版）与DeepSeek-V4-Flash（轻量版）。本次更新的看点主要集中在三方面：① 百万字级超长上下文——这次最具分量的杀手锏。V4最高支持100万Token（约100