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AI视频讲解类产品走红
“AI视频在学习领域的应用才刚刚开始。” 来源|多知 作者|王上 只需点击一下按钮，AI就能将文字或者图片转化为视频，这已经在学习场景落地，且成为一个重要的创业方向。 如AI视频生成平台Mootion、斯坦福大学生们创办的VideoTutor、谷歌旗下的Sparkify、佛罗里达大学的初创公司Knowlify、法国专注于儿童和家庭娱乐的AI媒体公司Animaj以及中国初创公司北京波波熊科技旗下Ta…- 6
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模型知识库在工业场景中的实战经验分享：从“纸上谈兵”到“现场可用”
作为一名大模型知识库产品经理，最近在工业装备领域做了一个非常有意思的知识库RAG（检索增强生成）项目。从最初的“纸上谈兵”到最终的“现场可用”，这个过程充满了挑战与突破。今天就来和大家分享一下我的实战经验，希望能给正在探索工业场景AI应用的小伙伴一些启发。 问题一：工业文档“又大又复杂”，知识库到底怎么建？工业装备的使用手册、维护手册动辄几百页甚至上千页，内容涉及大量的专业术语、技术参数和图表。传…- 13
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Context Engineering for Agents：为智能智能体打造精准上下文
智能体需要上下文（如指令和工具反馈）来执行任务。上下文工程就是在智能体的每一步操作中，将恰到好处的信息填充到上下文窗口中的艺术与科学。本文将当下流行的智能体所采用的上下文工程策略归纳为几种常见方法。 上下文工程 正如 Andrej Karpathy 所说，大型语言模型（LLM）就像一种新的操作系统。LLM 就像是 CPU，其上下文窗口则类似于 RAM，作为模型的工作内存。与 RAM 一样，LLM …- 8
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智能体（Agent）是怎么知道什么时候要调用 Tool 的？
Agent 是怎么知道 “要不要调用 Tool” 的？它是在什么时候决定用 Tool，什么时候自己回答的？ Agent 的核心机制就是：大模型（LLM）负责“思考”，Tool 负责“执行”。换句话说： Agent = 一种“思考 → 工具调用 → 再思考”的循环机制。 整个流程拆成 6 步如下：假设你调用的是：agent.run("帮我查一下苹果手机的库存，还有写一个…- 15
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SAP AI Agent 开发工作台初体验
毫无疑问，SAP在2025年正式把 AI first 作为产品优先战略。在上半年连续密集推出各种 AI 产品。在 Teched 中展示出来的与 AI 相关的产品发布远超其他的LoB产品线。 在所有的AI 产品中，最令人期待的是 AI Agent 开发工作台。在Lab Preview版本中，名为 Joule Studio. 当去年底还在谈ABAP Code Generation, Joule Con…- 20
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Genspark景鲲：Vibe Coding之前，先Vibe Working试试
景鲲专栏再次更新。在Seeing AGI系列中，景鲲先后讨论了AGI到来后对人类生活的改变、人类如何行动起来，以及如何构建AI原生团队等。最近的一篇则讨论了现代生活中另一个重要话题：AI会给我们的工作带来什么改变。继Andrej Karpathy提出「Vibe Coding」后，景鲲发现「Vibe Working」的美妙：不再仅仅是“使用AI工具”，而是和AI像默契的工作伙伴一样共同创造。工作变得…- 10
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Cursor 1.2 更新！Agent 更会规划+支持排队，Pro 套餐限制：突发额度用完，要么等冷却要么付费。
Cursor 1.2 更新 Agent 更会规划，上下文更懂你，Tab 更快 Agent 待办事项 (Agent To-dos) 代理将工作分解为清晰的待办事项列表 那些需要好几步才能完成的复杂任务，现在看起来就清晰多了，也更容易追踪。 Agent 会把大任务拆成一个个小步骤，你在聊天窗口里能看到，如果连了 Slack，它也会同步过去。随着任务进展，它还会更新这个清单，这样上下文就一直在，互动也更…- 17
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告警不再“误伤”值班人：基于 Facebook Prophet 的动态阈值实践
01背景固定阈值监控的“尴尬瞬间”在日常运维和监控工作中，你是否也经历过这样的“时刻”： 凌晨 3 点，手机疯狂震动：“入服人数低于阈值1000”； 明明业务平稳，监控却“焦虑型人格”发作； 放宽阈值后，“真异常”又悄然溜走，业务受损无人察觉。 传统监控系统普遍采用固定阈值来判定告警，但实际业务指标往往具有明显的时间节律性（昼夜波动）、周期性（周末波动）、趋势性（用户增长/下滑）。一个统一的“阈值…- 6
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一表辨析AI Agent vs. Agentic AI
在人工智能领域，“Agent（智能体）”与“Agentic AI（智能体人工智能）”代表了两种不同层级的技术范式，它们在架构、能力和应用场景上存在显著差异。AI Agent定义： “任何能够通过传感器 (Sensors) 感知其环境 (Environment)，并通过执行器 (Actuators) 对其环境产生行动 (Action) 的事物。” —————— 罗素和诺维格《人工智能：现代方法》 A…- 8
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Cursor 1.2 版本重磅发布：新增TodoList、消息队列、搜索PR、Tab补全提速！
大家好！我是智见君！ AI 编程工具 Cursor 发布了 1.2 正式版。这次更新带来了很多强大的新功能。Cursor 现在可以帮你列出任务清单。它还可以搜索 GitHub 的 Pull Request。消息发送也可以排队了。还有，代码补全功能 Tab 变得更快了。我们一起来看看这些激动人心的变化。 智能任务清单 (Agent To-dos) 以前，我们可能会觉得 AI 处理复杂任务时有点像个黑…- 16
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AI时代的五重叩问：工具 · 连接 · 权力 · 未来 · 自我
写给这个时代每一位在自问“我们要走向何方”的探索者。AI 将探讨内容提炼出如下问题。 在一个信息无限扩张、注意力不断稀释、焦虑弥漫其上的时代，我们是否都感受到一种共同的低频震荡——意义的稀薄与连接的断裂？ 而AI的降临，是加剧了这种人类之痛，还是悄然开启了一道朝向“重构”的缝隙？ 我们不试图回答任何问题。我们只在废墟上刻下问题本身。 Ⅰ｜“工具”：AI是认知的延伸，还是思想的牢笼？ 当AI日益承担…- 7
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从Rax+DX到React，一次跨端组件重写的AI提效探索
阿里妹导读本文基于M站首页重构项目中的一个真实需求，讲述如何借助 AI编程工具 Cursor + 结构化 Prompt 设计，完成从 Rax 到 React 的组件迁移、DX 到 React 的跨端重写，并实现业务逻辑优化与工程规范落地的全过程。 一、背景最近在进行M站（WAP）首页项目重构时，遇到了一个颇为头疼的问题：需要将原有的Rax框架工厂推荐瀑布流组件迁移到新的React框架项目中，同时还…- 6
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一文了解智能体协议 MCP . A2A . ANP . AGORA
智能体通信协议的兴起 智能体（AIAgent）是基于大型语言模型（LLM）构建的系统，具备自主决策、长期记忆、任务规划和工具调用能力。与传统的单一模型不同，智能体需要在复杂任务中与其他智能体或外部工具协作，例如跨企业的供应链优化、医疗数据共享或智能家居设备协同。然而，不同供应商和框架开发的智能体往往形成“孤岛”，缺乏统一的通信标准，导致协作效率低下。 为解决这一问题，MCP、A2A、ANP和AGO…- 7
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豆包又在偷偷进步！超能创意2.0内测，语意理解能力追平FLUX Kontext
大家好，这里是#AIGC创意猎人 我是与大家一起玩转AI的何先森Kevin技术架构全面升级突破 豆包，真的是见过的“最努力”的AI了，几乎每次打开电脑客户端，都会提示版本更新！而且各种功能上新的也很快！ 这不，豆包的文生图“超能创意1.0”，都还怎么用， “超能创意2.0”Agent就来了！ 不知道是不是来自FLUX Kontext的压力，多模态图像编辑领域，最近可是热闹极了~~说白话就是：太卷了…- 6
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Anthropic多智能体如何破解企业级任务并行处理瓶颈？
点击卡片 关注我们虎嗅智库荐语：前不久，Anthropic公司正式推出多智能体Claude研究系统。 在内部评估中，该系统性能较单智能体有多项显著提升。其核心架构包含哪三个关键层级？各层级的主要功能是什么？相较单智能体系统效率提升的关键技术因素是什么？ 本文带您了解该技术体系为复杂场景下的如何智能决策提供可量化的解决方案。 来源丨爱冲浪头图丨AI生成Anthropic于2025年6月正式披露其多智…- 7
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【AI产品】常见RAG框架
很多同学对RAG的认识仅停留在检索增强生成概念上，作为当前AI应用的当红炸子鸡，很有必要对常见RAG框架做些了解。 PS：没耐心的可直接跳到最后总结部分。 一、通用型RAG框架 适用于基础问答、文档分析等通用场景，提供模块化组件和易用接口。 Haystack 核心特点：模块化设计，支持Elasticsearch+FAISS混合检索，TB级数据处理能力。 应用场景：金融合规文档分析（某银行客服响应准…- 7
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Spring AI Alibaba 游乐场开放！一站式体验AI 应用开发全流程
Playground 是社区以 Spring AI Alibaba 框架为基础搭建的 AI 应用体验平台，应用包含完善的前端 UI + 后端实现，具备对话、图片生成、工具调用、RAG、MCP 等众多 AI 相关功能。基于 Playground 项目源码，您可以快速复刻一个属于自己的 AI 应用。 访问以下地址快速体验 Playground：playground.java2ai.com 效果预览： …- 5
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AI大模型应用，看好这两个方向
如果说前年大家在跟随chatGPT做大模型，去年大家在跟着英伟达做GPU，那么今年的AI，端侧应用迎来井喷式发展。 做大模型需要很强的算法团队，而做GPU需要很强的芯片级的硬件团队，这两个领域门槛都很高，基本都是在工科名校的团队中诞生知名的公司。。清华在这一波AI产业浪潮中扮演了重要的角色。我们开玩笑说，现在清华就3个系最热门：计算机、电子系、自动化系。经管的可以做好金融服务沾点边喝口汤。 比如大…- 7
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MCP协议迎来重大更新：8大新特性全解析
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）作为连接AI模型与外部系统的重要桥梁，在2025年6月18日发布了重大更新。本次更新带来了8项重要改进，将大幅提升AI应用的安全性、交互性和实用性。🔧 核心架构优化1. 移除JSON-RPC批处理支持MCP团队决定简化协议复杂度，移除了对JSON-RPC批处理的支持。这一改变旨在：降低实现难度提高协议的可维护性减少潜在的安全漏洞…- 10
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企业RAG实战之探索Function Calling（函数调用）实现智能客服系统
RAG赋予大模型访问私有知识库的能力，而Function Calling则使其能够读取和写入数据库。这两种能力的协同作用，将使智能客服变得更加智能、高效和个性化。1.Function Calling可以解决什么问题？RAG虽然解决了知识覆盖问题，但对于动态且针对用户的业务数据（如订单状态、产品库存、账户余额）仍然无能为力。Function Calling机制通过调用数据库查询接口，实现查询用户的实…- 10
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微软再裁 9000 人，白领「大屠杀」来袭：不用 AI 要被裁，用了 AI 也被裁
AI 裁员潮已经有了苗头。今天微软被曝确认了年内新一轮裁员计划，预计将影响约 9000 个工作岗位，占其全球员工总数的 4%。这是微软今年宣布的第二次大规模裁员，也是其在 18 个月内的第四次大规模人员调整。与此同时，微软正在要求部分管理者根据员工在内部使用 AI 工具的情况来评估其工作表现，并考虑在下一财年的绩效考核中，正式加入与 AI 使用相关的考核指标。一边裁员，一边强制留任员工提升 AI …- 4
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NVIDIA DOCA 3.0 助力 AI 平台开启网络新纪元
NVIDIA DOCA 框架已发展成为新一代 AI 基础设施的重要组成部分。从初始版本到备受期待的 NVIDIA DOCA 3.0 发布，每个版本都扩展了 NVIDIA BlueField DPU 和 ConnectX SuperNIC 的功能，从而实现了前所未有的 AI 平台可扩展性和性能。 通过丰富的库和服务生态系统，DOCA 充分利用 BlueField DPU 和 SuperNIC，实现了…- 6
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dify 迎来重大更新！工作流调试工具也太实用了
今天浏览 dify 的 GitHub 仓库时，发现版本已经更新到 1.5.1 了，这个版本最令人惊喜的升级就是大幅增强了工作流调试功能。 过去调试工作流时，只能在"预览"模式下查看执行结果。一旦刷新页面或回退操作，就只能看到最终输出，完全看不到中间的执行过程。这意味着稍有不慎就要重复运行整个流程，往往需要调试好几遍才能定位问题。 更麻烦的是，每次调试特定节点时，还需要手动准备各…- 23
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