智能对话系统

AI智能体架构：大模型落地部署的关键路径 AI模型部署的范式正在从单一对话接口向多步骤自主执行迁移。2026年WAIC现场展示的AI智能体手机、智能体耳机、办公智能体等产品，核心特…

为什么企业需要 AI Agent 工作流编排平台 大模型落地企业场景，单轮对话远远不够。客户咨询需要调用知识库检索、订单系统查询、审批流程触发等多个环节，这些环节之间的逻辑串联就是…

Prompt工程为什么决定了大模型开发的输出质量 Prompt工程是自然语言处理落地中最被低估的环节。同样的AI模型部署在两套不同的提示词体系下，输出质量可以差距数倍。这篇文章从生…

Prompt工程进阶：从单轮指令到多轮推理链的实战方法 Prompt工程是大模型开发中最具性价比的调优手段。一条结构清晰的Prompt，可以让同一模型在相同任务上的表现提升30%以…

AI智能体行为对齐面临的真实挑战 大模型应用落地加速，AI智能体（Agent）在各行业批量部署。但智能体在执行任务时出现的”行为偏移”问题愈发突出——输出偏…

AIGC应用为什么需要系统化的Prompt工程 大模型落地到业务系统，Prompt不是随便写一段话丢给API就完事。生产环境的AIGC应用对输出稳定性、成本控制、响应延迟都有硬性要…

Prompt工程为什么决定大模型的输出质量 大模型的推理能力再强，输入提示词模糊，输出就只能靠猜测。Prompt工程的核心任务，是用结构化的指令把任务约束精确传递给模型，让生成结果…