AI-Agent-MobotStone AI

行动起来，活在当下

累计撰写 90 篇文章
累计创建 9 个标签
累计收到 0 条评论

目录CONTENT

以下是 AI-Agent 相关的文章

2026-09-12
置顶 WorkBuddy 技术解析：核心并不神秘，真正壁垒在产品化、生态与规模工程腾讯 WorkBuddy 如果拆到技术层看，并不是一个需要重新发明 Agent 架构的产品。它更接近于把已经成熟的 Agent Harness、模型调用、工具执行、Skills、MCP、记忆与沙箱能力，重新组合成面向办公场景的通用工作台。一个很值得关注的背景是：公开信息中，WorkBuddy 最早
- 2026-09-12
- 19
- 0
- 0
- AI-Agent
- MCP
- 智能体
2026-07-30
置顶 AI写代码，真的能做出“能用”的产品吗？以前，程序员开发功能，基本都是自己一行一行写代码。现在，很多时候不用这么干了，而是直接跟 AI 说需求。比如：“帮我做一个日历，要显示农历，还能左右滑动切换月份。”“把这份销售数据做成一个深色风格的数据看板。”“这个页面手机上看太挤了，帮我重新调整一下布局。” AI收到这些要求后，就会开始写代码、
- 2026-07-30
- 79
- 0
- 0
2026-07-12
置顶腾讯 WorkBuddy、钉钉悟空、字节飞书 Aily 深度工程设计与实战落地评估报告一、前言与评估背景自 2024 年大模型进入“Agent 落地元年”以来，AI 的竞争已从单纯的“聊天框问答”演变为“OS 级（操作系统级）代理与工作流自动执行”。在这一背景下，腾讯、阿里巴巴（钉钉）和字节跳动（飞书）三家国内大厂相继推出了各自的桌面级 Agent 核心产品。作为长期在一线摸爬
- 2026-07-12
- 333
- 0
- 2
- AI-Agent
2025-08-25
置顶 AI Agent工程师≠Prompt工程师：能力断层在哪最近帮几个老板面了不少AI Agent方向的候选人，发现一个有趣的现象：很多同学“第一印象”很好——简历光鲜、谈吐得体，一旦进入技术深挖环节，瞬间“原形毕露”。要么回答浮于表面，要么对实际工程落地毫无概念。今天就用几个真实的面试对话案例，带大家避坑，顺便聊聊AI Agent工程师真正需要的能力。
- 2025-08-25
- 252
- 0
- 0
- AI-Agent
- 智能体
2025-06-11
AI Agent开发容易落地难：为什么技术牛人做不出"好用"的产品？技术只是敲门砖，真正的赚钱门道其实藏在怎么用好数据、搞懂业务逻辑，以及让人和AI配合默契这些细节里。 2025年被圈内人叫做"AI Agent 元年"。国外有OpenAI、谷歌Gemini2.0这些大厂，国内像通义、元宝、DeepSeek这些玩家都在拼命抢地盘。看着挺美好——现在用大模型（LLM）
- 2025-06-11
- 546
- 0
- 10
- AI-Agent
- 智能体
2025-05-31
全网最详细的LLM应用平台指南：Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底怎么选？我经常给大家分享各种实用的工作流平台和LLM应用工具的使用心得。主要包括：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow这些热门平台总有不少朋友会问到同一个问题：某某平台和另一个平台相比哪个更好？选择困难症怎么办？ <
- 2025-05-31
- 1498
- 0
- 9
- AI-Agent
- 智能体
2025-05-27
AI试点的艺术：如何用"小成功"撬动企业智能化转型过去半年，我一直想写篇"泼冷水"的AI应用现状观察，但总感觉缺少几份真实的一线实践反馈。转机出现在上周，我先后与几位科技公司的CTO深聊，当谈到各自企业的AI应用进展时，有些直言不讳的反馈实在过于真实。听完我不禁感慨：不是企业不愿拥抱AI，而是整个行业都没真正想明白该怎么用好这项技术。今天，我就
- 2025-05-27
- 347
- 0
- 12
- AI-Agent
- 智能体
2025-05-17
2025年不得不知道AI 智能体系列五：打通大模型与工具的最后一公里距离上次更新"AI智能系列"已经过去一周了，我决定给这个系列做个完美收尾。当然要重点说说MCP。我们在搭建AI智能系统时，最关键的就三大块：大脑（大模型）、工具（各种功能模块）和知识库（数据资料）。但现在新技术层出不穷，要整合这些东西变得特别麻烦。今天要说的"模型上下文协议"（MCP）就是专门解
- 2025-05-17
- 304
- 0
- 12
- MCP
- AI-Agent
- 智能体
2025-05-09
2025年不得不知道AI 智能体系列三：智能体工作流架构这是关于AI智能体系列文章的第三篇。在前一篇文章中，我展示了大模型（LLMs）如何使用工具与现实世界系统互动，无需具体指令就能解决问题。虽然这种灵活性很强大，但它可能以控制力和可靠性为代价。在这里，我将讨论如何通过LLM工作流程来平衡这两种特性。我会先总体介绍如何设计这类系统，最后给出一个实施人工虚
- 2025-05-09
- 356
- 0
- 6
- AI-Agent
- 智能体
2025-05-07
2025年不得不知道AI 智能体系列二：使用工具提升效果欢迎回到AI智能体系列文章。在上一篇文章中，我们探讨了智能体系统的三大核心要素：大语言模型(LLM)、工具调用能力和推理决策机制。今天我们将深入解析这一架构中最基础的实现形态——LLM+工具的简易组合系统。首先，我将带您从系统架构层面理解这类方案的运行原理，然后通过OpenAI智能体开发工具包(A
- 2025-05-07
- 325
- 0
- 6
- AI-Agent
- 智能体

1
2