业务落地选Agent还是工作流?稳定与智能的博弈
在大模型应用的实际落地过程中,开发者正面临着“Agent自主性”与“业务确定性”的艰难抉择。近期技术社区的讨论指出,虽然Agent概念代表了AI的高级形态,但在实际业务场景中,其运行结果往往不可控,且高度依赖大模型底层推理能力,容易引发幻觉...
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在大模型应用的实际落地过程中,开发者正面临着“Agent自主性”与“业务确定性”的艰难抉择。近期技术社区的讨论指出,虽然Agent概念代表了AI的高级形态,但在实际业务场景中,其运行结果往往不可控,且高度依赖大模型底层推理能力,容易引发幻觉...
针对AI科研流程中插图制作耗时耗力的痛点,PaperBanana 提出了一种基于多智能体(Agentic)的自动化解决方案。该系统创新性地设计了五个专门的 AI Agent 进行协作:检索器寻找参考案例,规划器构建结构描述,风格师添加艺术修...
一个团队自豪地告诉我:他们的 AI Agent 准确率达到了 95%。 我看了他们的测试集,发现问题:测试集太简单了。 真实场景下,Agent 的准确率只有 60%。 这让我意识到:大多数团队都在用错误的指标评估 AI Agent。 维度一...
一个客服 Agent 聊了 10 轮后,突然问用户:「请问您叫什么名字?」 用户很生气:「我第 3 轮就告诉你了。」 这不是 Agent 的错,是记忆管理没做好。 大多数 AI Agent 只有两层记忆:短期(上下文窗口)和长期(数据库)。...
一个医疗 AI 公司的 Agent 在生产环境出错,给病人开了错误的药剂量。 团队花了三天查日志,最后发现问题:他们根本看不到 Agent 的决策过程。 日志里只有「任务完成」,但不知道 Agent 怎么想的、调用了什么工具、为什么会出错。...
一个创业团队找我求助:他们的 AI 客服每月要花 3 万美元在 API 调用上。 看完他们的代码,我只改了 5 行配置,成本降到了 3000 美元。 性能完全没变。 问题不在模型,在他们对「成本控制」的理解太浅。 技巧一:能缓存就缓存 现状...
昨天看到一个团队的测试覆盖率:98%。 结果上线第一周,他们的 Agent 在生产环境搞砸了 12 次。 问题不在覆盖率,在他们对「测试」的理解完全错了。 不可能三角一:确定性 vs 智能性 传统测试的假设:同样的输入,永远得到同样的输出。...
针对近期热议的加州预算与税收政策,一位开发者利用 Claude Code 进行了深入研究并生成交互式仪表盘。通过部署“异步子智能体”,Claude 能够并行处理跨年度的十几个预算项目,自动为不熟悉该领域的开发者添加背景分析与图表。尽管该 A...
去年帮一个创业团队复盘他们的 AI 客服项目,投了 30 万,最后用户留存率只有 5%。 问题不在模型,在他们踩中了三个致命陷阱。 陷阱一:给 Agent 太大的权力 用户让 AI 帮忙订咖啡,结果 Agent 直接扣了用户 500 美元。...
GitHub项目RS-SDK展示了Claude Code在游戏环境中的应用潜力。该工具不仅能操控《RuneScape》,还能在游戏过程中实时编写脚本,最终自主完成了“制作符文”的任务链。开发者指出,游戏环境为AI Agent提供了直观的反馈...