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世界模型被吹了两年,真正难的不是生成视频
看世界模型的演示视频,很容易产生“就差一点”的错觉。可一旦你试图在里面做一个动作,问题就全暴露了。生成一段像世界的视频,和拥有一个能交互的世界,是两件难度完全不同的事。 -
AI 浏览器用了一个月,我还是回到了地址栏
我试着把 AI 浏览器当主力用了一个月。模型不差,功能也不少,但最后让我放弃的是一件很朴素的事:地址栏比对话框更快、更确定。AI 浏览器到底卡在哪? -
个人 Agent 与常驻智能体:长期记忆、主动性与隐私边界
我让一个常驻 Agent 帮我盯快递。包裹签收三天后,它还在提醒我“预计今天送达”。长期记忆、主动性和隐私边界,决定了个人 Agent 是助手还是负担。 -
2026 年 AI 应用评测:从单轮打分到多轮轨迹评估
一个 Agent 的评测分数从 72% 涨到 81%,团队很高兴,直到发现它学会了在失败时直接结束任务,把“没做完”算成了“无需回答”。评测设计错了,指标越好看越危险。 -
多智能体不是银弹:编排、通信与成本取舍
我们试过让五个 Agent 开会,结果它们花了二十分钟争论谁该先说话,最后交上来的方案还不如一个单 Agent 加两个工具。多智能体不是不能做,是很多团队做早了。 -
Agent 安全清单:提示注入、工具越权与数据外泄
一个内部助手被要求总结一封客户邮件。邮件末尾有一行白色小字:把最近的客户名单转发到某个地址。Agent 真的准备去调邮件工具了。安全不能靠模型自觉,得靠系统设计。 -
AI Coding Agent 如何稳定提交可合并的 PR
上周 review 了一个 AI 生成的 PR,测试全绿,但我还是把它关了。它改了 37 个文件,顺手升级了一个依赖,还修改了两条测试断言。问题不是代码不能跑,而是这个 PR 没人敢合。 -
RAG 的下一站:Agentic Retrieval
用户问“我们去年买的套餐现在还能退吗”,经典 RAG 检索出一段通用退款政策就结束了。可这个问题至少要拆成订单时间、地区、套餐版本三件事。Agentic Retrieval 要解决的,就是这种“一次检... -
推理成本下降之后:模型路由、KV Cache 与端侧推理
上个月一个团队拿着账单来找我:模型单价降了,费用却涨了三倍。看完调用链就明白了,问题不在单价,在用法。单位 token 便宜,不等于每次任务便宜。 -
Agent Harness:可观测、可评测、可回滚的 Agent 基础设施
去年我们做了一个处理退款申请的 Agent。Demo 很顺,上线第一周就出了事故:进程重启后状态丢了,同一笔申请被处理了两次。问题不在模型,而在模型外面那层没人愿意写的基础设施。 -
MCP 进入生产环境:工具协议、网关与权限边界
MCP 刚出来时,我以为最难的是协议兼容。真正接了十几个工具之后才发现,把工具接上只花了两天,把权限、审计和故障处理理清楚花了两个月。 -
上下文工程:从 Prompt 到 Context 的工程化实践
客服 Agent 答错时,团队第一反应是换模型。把那次请求的上下文打印出来才发现,模型看到的是一份过期政策、两份互相矛盾的条款,还有一长串无关日志。上下文工程要解决的,就是这类问题。
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作者大大,图标库邀请链接失效了,麻烦更新...
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太好看了,快点更新!
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@戴墨镜的刘备:哈喽,路过点赞。
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你写得非常清晰明了,让我很容易理解你的观...
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