智能体将如何重塑职场人的工作模式？
智能体是赋予大模型“手脚”与“感官”的关键进化，让AI从聊天走向自主行动。它能感知、决策、记忆、执行，像“超级实习生”般完成复杂任务。实在Agent以一句话生成流程，实现“所说即所得”，推动人机协作新范式，开启生产力革命。
ReAct 框架如何帮 Agent 摆脱 “脑补幻觉”，学会理性决策？
Agent是2024年AI革命的核心，它让大模型从“能说”进化到“能做”。相比ChatGPT仅能回答问题，Agent可自主规划、调用工具、执行任务，真正实现自动化。比尔·盖茨与吴恩达纷纷点赞，认为其将重塑软件与工作方式。实在智能等企业正推动“数字员工”落地，一句话即可生成流程，降低自动化门槛。从财务对账到旅行规划，Agent已渗透各行各业。尽管面临成本、隐私与稳定性挑战，但多智能体协作正开启“虚拟团队”新未来。拥抱Agent，就是拥抱下一个技术时代。
AI也会"三思而后答"？揭秘Self-RAG智能检索术
遇到AI胡说八道怎么办？Self-RAG就像给AI装了个"思考开关"，让它知道什么时候该查资料、什么时候该独立思考，还能自我评估答案靠不靠谱。6步智能决策机制，让AI回答又准又稳！#人工智能 #RAG技术 #智能检索 #AI应用
🔧 微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的核心技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过轻量改造输入实现高效微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样需求。（237字）
微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；Prefix Tuning与Prompt Tuning则通过可训练前缀或软提示实现轻量微调。不同方法在参数量、速度与效果间权衡，满足多样化部署需求。（238字）
🔧 微调技术
微调是适配预训练模型的关键技术，涵盖指令微调、对齐微调与高效参数微调。LoRA通过低秩分解减少参数量，提升训练效率；其变体如LoRA+、QLoRA、AdaLoRA进一步优化性能与资源消耗。Prefix Tuning与Prompt Tuning则以极小参数调整实现高效迁移。不同方法在效果、速度与部署间权衡，满足多样需求。（239字）
🔧 微调技术
微调是将预训练模型适配特定任务的关键技术，主要包括指令微调、对齐微调和高效参数微调。LoRA等方法通过低秩矩阵分解减少参数量，提升训练效率，而Prefix Tuning、Prompt Tuning则通过少量可训练参数实现高效迁移，在效果与成本间取得平衡。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
Apache RocketMQ 推出轻量级通信模型 LiteTopic，专为 AI 时代多智能体协作设计。它通过百万级队列支持、会话状态持久化与断点续传能力，解决传统架构中通信脆弱、状态易失等问题。结合 A2A 协议与阿里巴巴 AgentScope 框架，实现高可靠、低延迟的 Agent-to-Agent 通信，助力构建稳定、可追溯的智能体应用。现已开源并提供免费试用，加速 AI 应用落地。
