Models & Technology
客户案例复盘：5个真实AI智能体交付项目中的关键决策、失败教训与可复用方法论
引言：为什么90%的企业AI项目卡在‘上线后无人用’？ 企业砸了几百万做AI系统，结果三个月后没人用——业务部门直接说：“还不如Excel顺手。”这不是模型不行，是上线后没人认真看过“到底哪儿卡住了”。 Gartner 2024年那份《AI工程化成熟度报告》里写得挺直白：72%的AI项目失败，不是因为模型不准，而是压根...
LATEST
最新文章
你花几十万建的 AI 知识库 · 为什么没人敢用
文章指出企业AI化首个陷阱在于将知识库等同于向量数据库，导致组织最值钱的判断力结构被切碎丢失。RAG技术通过切块和向量化破坏了规则中的前提、条件、顺序与例外，使答案虽流畅却不可追溯、无法验证，最终沦为不敢依赖的负债而非资产。
AI 产品做出来不再是难题之后
本文记录一场由雅芳组织、原点学堂举办的 AI 交流圆桌（Builders Table）核心共识与独识。五项共识包括：做出来已非最难事；模型退为原材料，Workflow 成产品主体；微调从默认动作变为最后选项；做产品变容易，卖产品变困难；企业真正购买的是结果而非 AI 技术本身。文中强调判断力、知识工程、分发能力与价值归因等新稀缺能力。
知识库的使命，是为工作流中的具体环节提供标准化、高质量的“输入素材”或“参考模板”。
本文指出，将个人方法论转化为数字员工的核心在于设计工作流，而非制作知识库。知识库应作为支撑工作流运转的“肌肉和血液”，为每个动作单元提供标准化输入素材或参考模板。文章提出三步构建法：创建方法库与素材库、搭建工作流画布、在Agent平台装配调试，并强调需保持“驾驶员”心态，持续迭代更新。
基于阿里云 AgentLoop 的 Skill 评估与优化最佳实践
本文介绍了基于阿里云 AgentLoop 平台的 Skill 评估与优化闭环流程，涵盖 Skill 创建、可观测接入、离线实验、Bad Case 分析与迭代验证。强调通过 Trace Span 自动采集执行数据，构建含正反例的真实业务数据集，并利用多维度评估器（如安全性、正确性、幻觉检测）量化 Skill 表现，支持跨模型/框架对比，最终以评分趋势驱动持续优化。
从胡言乱语到精准改代码：我是如何让 AI 读懂老项目的
本文作者分享了在重构教育小程序平台过程中，通过系统性建设 AI 上下文工程（如 AGENTS.md、规范沉淀、自动化测试等），使 AI 从初期频繁误判，逐步转变为能高效定位问题、参与方案设计与落地的协作伙伴。核心在于将项目历史背景、架构现状、运行实况等隐性知识显性化、结构化、可检索。
斯坦福虚拟生物技术公司：数万AI智能体协同设计出默沙东验证的抗癌药物
斯坦福团队构建含数万专业化AI智能体的‘虚拟生物技术公司’，自主设计靶向CD276的抗体偶联药物；该方案后被默沙东独立验证并获FDA突破性疗法认定，标志AI多智能体系统在真实药物研发中首次实现端到端闭环验证。
他用7步搭出AI工作流，把工地照片自动变成营销内容
家装从业者方策使用WorkBuddy搭建七步AI工作流：明确目标→调用ima知识库自动下载工地照片→AI识别施工阶段并理解工艺→自动生成专业日报→多平台（朋友圈/小红书）同步生成营销文案→自主排查修复8个关键Bug→沉淀为可复用Skill。该流程将散落手机的工地素材转化为结构化内容资产，实现从拍照到发布的全链路自动化。
淘宝主播Agent的Harness工程实战
本文详述淘宝主播Agent的Harness工程实践，提出由执行循环、工具注册、上下文管理、状态存储、生命周期钩子和评估接口构成的Harness六元组，采用MySQL、Hologres和GitLab分别存储会话、记忆和技能，实现逻辑统一与物理分治。通过分层压缩、Reducer模式优化上下文，Schema强约束、幂等设计及五层纵深防御保障工具调用安全，DAG全局规划替代ReAct单步决策，并构建会话、事实、行为三层记忆体系，最终将不确定的大模型能力转化为可用、可控、可演化的工业级产品。
GPT-Live 英语口语陪练教程
本文提供一套基于 GPT-Live 的结构化英语口语训练方法：先用10–15分钟对话测试CEFR等级；明确陪练规则（如不抢话、只纠错三次）；聚焦真实场景（点餐、酒店入住等）进行角色扮演；每次练习后仅复盘三个关键问题并重说；每日15分钟分段执行。强调其适合作为日常陪练工具，但不能替代正式考试或专业校准。
CHANNELS
六大频道
按 41 个专题归档
FULL ARCHIVE
全部文章
支持频道筛选、标题与摘要检索。
