AI开发的真实门槛：不是调用AI，而是驯服它
当“调用AI”成为一种人人都在谈论的技能，开发者圈子里的讨论却显得更加质朴——没有“AI革命”的浮夸口号，有的是调SDK、写提示词、跑脚本、踩坑优化这一系列真实流程。在这组对话截图中，我们看到了程序员们对当前AI能力与调用方式的真实评价。与其说这是一场讨论，不如说是一群人交换着使用AI的“真实门道”。一、如何调用AI？远没有那么“傻瓜化”开场一个简单提问：“...
040如何打造一个成长型 AI 心灵电子人
我们想象这样一个场景：你疲惫时，有一个温和的声音能回应你的思绪；你迷茫时，有一个稳定的观点给你安慰；你孤独时，有一个虚拟的存在陪伴你走过深夜。这不是幻想，而是下一代“AI电子人”正在指向的目标。这个系统的构想，既不是冷冰冰的工具，也不是简单的聊天机器人，而是一个具备性格、知识、情绪感知与哲学三观的“心灵伴侣”。它的成长路径，如同一个人：从认知到情绪，从教育到...
039AI系统技术栈三层结构图
这张图是一个典型的AI系统技术栈三层结构图，展示了从底层数据到顶层应用，整个大模型系统是如何架构、协作和部署的。我们可以将其拆解为三层，分别为：一、基础数据层：原材料层这是整个系统的“地基”，也是支撑模型认知、推理、生成的“语料矿”。其中包含：✅ 医学指南、文章内容等：结构化或半结构化的专业文本语料，是领域知识的“标准答案”，例如《梅奥诊疗手册》《中华医学会...
038Agent 就是访问传统 it 系统的中介
一、Agent 本质上是“接口解释器”，不是系统创造者在当前技术阶段，Agent 并不创造系统，它的“能力上限”取决于两个核心因素：大模型（LLM）推理与语言理解能力；所能调用的工具（API、数据库、脚本、搜索接口）能力集。所以它的主要职责不是原始系统的构建，而是在语言层理解你要做什么，然后“翻译”成 IT 系统可接受的行为调用。它是语言 → 调用的桥梁，是...
037拆解一个智能体的内在运行机制：从任务触发到动态反馈的全链条剖析
当我们谈论一个“智能体”（Agent）时，很多人想象的是一个可以自主理解指令、自动完成复杂任务的AI助理。但这个“自动”背后究竟运转了哪些精细的结构？它如何一步步从“我想要…”走到“任务完成”？本文将根据一张典型的智能体任务流图，逐层拆解其运行原理。01. 感知层：从“输入”开始，智能体如何理解你要什么？一切始于你输入的一句自然语言指令，比如：“帮我找一份适...
036“单一智能体 + MCP（Model Context Protocol）”与“多智能体系统（MAS，Multi-Agent System）”
一、MCP 与单一智能体架构MCP 是什么？MCP（Model Context Protocol）由 Anthropic 提出，是一个开放标准协议，作用相当于 AI 智能体的“万能 USB 接口”。它统一了智能体与外部工具、数据库、搜索引擎等的交互方式，使得模型可以灵活调用这些资源。单一智能体 + MCP 的特点：集成简单：MCP协议大大降低了工具调用门槛；...
035Prompt本质上，是新一代的编程语言
Prompt本质上，正在成为新一代的“通用编程语言”。它不像传统编程语言那样基于严格的语法和命令结构，而是依托自然语言——这种最古老的人类“接口”，激活大语言模型（LLM）这个前所未有的“通用智能运行时”。我将以一个顶级Agent研究者与AI操作系统架构师的视角，为你深度拆解这个命题，从语言史、操作机制、设计哲学、工程演化四个层面展开。一、语言的回归：从代码...
034RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Fine-tuning（微调）
我们来把这两个在大模型时代广泛使用的核心技术——RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Fine-tuning（微调），彻底讲清楚。用最通俗的语言帮你掌握它们的底层原理、适用场景、优缺点与彼此的关系。你可以把它们理解为两种扩展大语言模型能力的“外挂”机制，只是工作方式不同。一、什么是 RAG（检索增强生成）？🧠 本质上：RAG...
033AI 领域正悄然发生的一次范式跃迁
后训练时代的全自主 Agent 流派——以强化学习为指路灯，以工程压榨模型与硬件性能为利器，探索 AI 系统自组织、自演化的极限边界。我将从以下五个部分，深入介绍这个流派的核心逻辑、代表实践与未来前景：01｜背景：从“Prompt 编程”到“系统训练”的认知跃迁2023 年至 2024 年，主流大模型生态仍以「Prompt 编程 + Tool 调用 + 记忆...
032Prompt就是大模型的机器语言，Agent就是基于大模型的软件
这句话背后其实隐含了我们正在经历的一个范式转移：从传统代码驱动的软件系统，走向以语言驱动的智能系统。我将从三个层层递进的层面来解读这个观点，分别是：01｜Prompt：机器语言的新形态，不再是 0 和 1，而是人类语言过去我们和机器对话的方式，是代码、命令、API。人必须“学会”机器语言。而在大模型诞生之后，机器开始“学会”人类语言。Prompt 就像是这门...