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MCP与传统API有什么区别？
🤖 下一代 API 设计范式？MCP 协议正重塑 AI Agent 与工具的连接方式！随着大型语言模型（LLM）加速落地，我们越来越多地看到 AI Agent 在企业场景中扮演主导角色：自动问答、智能运维、个性化推荐、财务分析……这些 Agent 的核心能力，离不开与外部数据、系统、工具的深度交互。传统的 API（REST、GraphQL、gRPC）还够用吗？这就是本文主角——Model Cont…- 4
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运维领域智能体实战案例2
↑↑↑ 点击关注，分享IT技术|职场晋升技巧|AI工具在运维领域，智能体（AI Agent）正逐步从概念走向实战，通过自动化、智能化的手段解决传统运维中的效率瓶颈和复杂性问题。继上一篇运维领域智能体实战案例，今天再跟大家介绍4个类似案例： 案例1：边缘设备智能运维（某智能制造工厂） 场景：千级工业物联网设备（PLC/传感器）分散在产线，故障定位依赖人工巡检，平均修复耗时2小时。 智能体方案： 1…- 5
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
你有没有想过：我们每天用的 AI 大模型，比如 ChatGPT、文生图的 Stable Diffusion，到底“脑子里”是什么？今天，我们不讲代码、不讲数学，用最通俗的语言带你看懂大模型的“思考空间”到底是什么！⸻🌟 01 | 大模型的大，到底大在哪里？我们说 GPT-3、GPT-4 是“千亿参数的大模型”，这并不只是说“它很复杂”——而是它的“思考空间”特别大。举个例子：人脑里有很多神经元，而…- 2
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
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Prompt、Context、Memory：一组漫画带你了解大模型交互的三段技术演进
你说：“帮我列下今天的会议日程。” 它迅速回复：“9 点产品部，11 点市场部，下午 2 点财务汇报。”——完美。 你接着说：“那顺便把上次年会的讨论要点也整理一下吧。” 它却停顿了片刻，回复道：“很抱歉，我找不到相关记录。” 这是当下所有大模型的共性问题：反应迅速，却没有记忆；任务执行高效，却无法延续认知。 每次对话都像“第一次见你”，每轮任务都要从头讲起，它可以生成内容，却无法积累状态，也无法…- 5
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一文吃透Dify账户系统：多租户 + 多登录方式 + 权限模型全揭底
之前写了篇10分钟搞定企业级登录！dify无缝集成LDAP实战指南，当时就是几个方法对接了LDAP，后来想了下对接规范吗？ 本篇通过源码来释疑下。 实体关系模型 dify的账户系统，直接看api/models/account.py就行了，里面包含了相关的实体 111110..*0..*0..*0..*1Account+String id+String name+String email+Str…- 42
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大模型时代，微软为什么还是跑在最前？
徐一平 腾讯研究院高级研究员 在所有巨头高调“炼”大模型的喧嚣中——谷歌一年烧掉 500 亿美元训练 Gemini，英伟达靠 GPU 直冲全球市值第一——跑得最快的却是一家几乎不自己造基础模型的公司：微软。把押注 OpenAI 的能力迅速封装进微软云与办公软件，三年间市值从 2 万亿跳到 3 万亿，华尔街甚至喊出 2026 年冲6万亿。这条“不炼模、快变现”的反常路线让人不禁思考：一个不做基座大模…- 4
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2025年下半年，AI技术将何去何从？
当AI的概念热度慢慢褪去，留下的是一地鸡毛还是美好的期望？可以说当前的AI技术已经处在追捧热度与深度应用的十字路口，显然随着时间的流逝对于概念的热度与盲目追捧已经在逐步降温，企业领导对于AI的期望与焦虑也在趋于理智，现在已经不是AI是什么、能做什么的概念混沌期，而是AI在企业怎么做、如何产生价值的应用深水区。如果用一句话来形容2025年上半年的AI应用市场，那就是：舆论很热闹、期望很美好，落地很骨…- 5
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没有RAG的突破，一切Agent都是纸老虎
在经历了无数ToB与ToC项目的洗礼后，一个残酷的现实愈发清晰：要让各方（客户、用户、开发、产品、老板）在AI应用的认知上对齐，并最终共同完成有价值的交付，我们面前的路，远比想象中漫长。AI的“魔力”在实验室和Demo中令人惊叹，但在真实世界的复杂泥沼中，却频频遭遇尴尬时刻。 一、AI应用两大尴尬时刻：1、“不像人”的专家：隐形知识的鸿沟 大模型的回复常常缺乏“人味儿”，更难以像领域专家般思…- 6
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AI+合同审查项目落地分享（中）
接AI+合同审查项目落地分享（上）发布后，有很多行业内的小伙伴感兴趣，如果文章能给大家工作带来一些些帮助，我非常开心，我写文章的本意也是想借由自己的一些项目经历，让别人看到项目的价值同时少踩一些坑。根据大家留言私信的情况，我可能会对分享的安排做一些微调，所以欢迎你留下自己的想法，让更多人看见~整体的分享目录如下：AI+合同审查项目落地分享（上） 上期回顾：项目价值定位；用户与场景；核心功能与解决方…- 4
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OpenAI 工程师最新演讲：代码只占程序员核心价值的 10%，未来属于“结构化沟通”
编译自 ai.engineer出品 | CSDN（ID：CSDNnews）原文 | https://www.youtube.com/watch?v=8rABwKRsec4投稿或寻求报道 | zhanghy@csdn.net最近外网看到了一个很火的 AI 工程师大会，叫 AI Engineer World's Fair，拿了微软和亚马逊的赞助，不清楚背后组织人是谁。会议阵容比较豪华，所以精…- 4
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生成、并购、竞速：ToB AI 有下半场吗？
从 Lovable 七个月干出 8000 万美金，到英伟达一年翻倍市值破 4 万亿，再到飞书、钉钉、阿里、腾讯一个个把 AI 办公工具卷到细胞级自动化，ToB AI 的赛道已经没有观众席，谁都得下场跑。 一边是初创团队 35 个人就能跑出传统科层制 1/5 的开发周期，一边是巨头们花几亿美金挖人、买技术、抢芯片，还顺手把 “生成即用” 从 PPT、表格做到视频、原型和浏览器，连写周报都要 AI …- 6
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从知识检索到自主决策：传统RAG与Agent搜索的深度对比
传统RAG：知识检索与生成的结合 检索增强生成（RAG）是当前最热门的大型语言模型应用方案之一，其核心思想是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后将其作为提示模板的一部分提供给大语言模型，以提升生成内容的准确性和相关性。这一技术本质上是将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（如大型语言模型）的优势相结合，为用户提供更高质量的回答。 RAG的核心原理 检索增强生成（RAG）是一种使用来…- 8
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刚刚，OpenAI发布CoT监控，增强AI Agent自主能力
专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！今天凌晨，OpenAI发布了最新技术论文思维链（CoT）监控，用来监督AI Agent等AI系统使得它们的自主性更强。 有网友表示，针对生产环境中的AI Agent而言，这一点至关重要。几个月来，我们一直在运行Mario和Er…- 3
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深度研究-Context Engineer上下文工程+MCP集成能否取代AI Agent+Workflow？
大家好，我是人月聊IT，今天继续分析关于AI上下文工程和AIAgent的深度研究分析，具体提示词如下：请详细分析论证当前AI大模型里面提出的上下文工程context engineer+MCP的结合 能否完全取代AI Agent+workflow。如果不能完全取代，那么哪些能取代，哪些还不能完全取代，不能取代的地方有没有其他变通方法解决。下面是Google DeepResearch研究报告参考： 第…- 4
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🧠 大模型到底厉害在哪？看完这篇你就懂了！
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