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2026年01月

• 01.26 14:50:35
  发表了文章 2026-01-26 14:50:35

  RAG不是把资料丢进向量库：检索质量闭环6步骤

  企业智能体落地关键在RAG（检索增强生成）的实效性。本文直击常见痛点——答非所问、引用错误、口径失真，指出根源在于检索链路缺乏闭环。提出可运营的四步法：业务导向切分、混合召回（向量+关键词）、重排提效、强制引用溯源，并强调回归测试是质量保障核心。RAG不是建库，而是持续优化的搜索系统。（239字）
• 01.23 16:04:43
  发表了文章 2026-01-23 16:04:43

  Coze / Dify 等平台的智能体工作流搭建的核心方法

  本文实操，详解Coze与Dify等智能体平台的工作流工程化方法：强调输入字段化、流程分步化（入口→规划→执行→校验→输出）、输出结构化，并标配重试、断言、降级三件套，助团队从“能跑通”迈向“稳上线”。
• 01.23 15:27:53
  发表了文章 2026-01-23 15:27:53

  智能体搭建实战：如何把一个“会聊天的模型”做成“能跑工作流的系统”

  本文揭秘智能体落地核心：告别“对话型”幻觉，聚焦“任务跑完”能力。六步工作流方法论——明确定义智能体三层架构，结构化输入与OutputSpec，构建Planner-Executor-Checker三段式链路，全程可存档、可复现，并为工具调用配备断言/重试/降级机制，最终沉淀为可扩展模板。稳定智能体的关键不在模型多强，而在工作流多确定。
• 01.23 14:34:21
  发表了文章 2026-01-23 14:34:21

  2026智能体落地技术路线：从“能聊”到“能交付”的工程化方法

  智能体正从“能说”迈向“可靠执行”。本文详解六大前沿实践：分层架构、工具验证、状态化记忆、结构化输出、量化评估与多模型协同，助你打造可复用、可交付的企业级智能体系统。
• 01.23 14:13:47
  发表了文章 2026-01-23 14:13:47

  #智能体落地的技术要点：如何把“对话”做成可控、可复现的工作流

  智能体落地关键在于工程化：通过输入协议、状态管理、分步执行、工具验证、输出校验与评估回放，将“聊天式”AI升级为稳定可交付的工作流，实现可复现、可迭代、可资产化的业务闭环。
• 01.21 14:18:25
  发表了文章 2026-01-21 14:18:25

  国际AI工具的综合使用

  AI工具的综合使用

2025年10月

• 10.30 11:34:48
  发表了文章 2025-10-30 11:34:48

  2025最新AI智能体学习路线图

  零基础入门AI智能体？「智能体来了」为你梳理从技能学习到商业变现的完整路径：涵盖Coze平台开发、Python基础、全平台实战、短视频引流、直播变现实操，助你打造产品+流量+成交闭环，边学边做，快速上手AI智能体商业化应用。