AI产品观察局
尼采曰:每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负!
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
面向Agent产品经理的上下文工程:打造智能体核心竞争力的新范式
传统认知中,上下文常被视为“聊天记录”或“系统提示词”。对Agent而言,上下文是其理解世界、决策行动的根基性“环境信息场”动态场景信息:用户目标(显性与隐性)、环境状态(时间、地点、设备)、多轮交互历史知识图谱:领域本体、用户画像、实时数据(如库存、行情)执行状态:工具调用链、任务分解与依赖关系、执行约束多模态感知:文本、语音、图像、传感器数据的融合理解关键洞察:缺乏深度上下文,Agent只是零散工具的组合;精密的上下文工程,让Agent成为“自主决策体”。原创 2025-08-13 21:56:49 · 3316 阅读 · 0 评论 -
一文详解ReAct Agent:让AI学会思考与行动的下一代智能体框架
ReAct框架突破传统LLM局限,实现推理与行动的协同闭环。该框架通过"思考→行动→观察"循环模拟人类决策过程,有效解决幻觉问题并支持复杂任务分解。文章详细解析了ReAct的架构设计、技术优势,并基于LangChain提供完整实现示例,展示如何构建具备搜索和计算能力的智能体。同时探讨了ReAct在科研、网络安全等领域的创新应用及优化策略,展望其向自主智能方向的发展潜力。ReAct代表LLM从内容生成向决策智能的跨越,为构建真正智能的AI系统提供了可行路径。原创 2025-08-13 21:14:22 · 2789 阅读 · 0 评论 -
从基础功能到自主决策:Agent开发进阶路线
摘要: AI Agent正向具备感知-推理-执行-反思闭环的自主智能体演进。本文提出四阶段进阶路线:1)工具化Agent(基础功能);2)智能化Agent(上下文记忆);3)自动化Agent(多工具编排);4)自治型Agent(自主决策)。通过痛点分析(功能单一、记忆缺失、决策链短)和核心能力框架(感知、记忆、工具、决策、安全),结合市场调研案例,强调Agent开发需分阶段构建能力闭环,关键在于"在正确时间做正确事",而非追求功能堆砌。图表辅助展示了痛点分布、进阶流程及技术架构。原创 2025-08-10 13:57:07 · 1309 阅读 · 0 评论 -
用Dify构建气象智能体:从0到1搭建AI工作流实战指南
低代码编排:工作流节点拖拽式设计,无需写一行Python代码;一体化能力:知识库、Agent、部署无缝衔接,避免工具间数据流转损耗;灵活扩展:后续可快速集成卫星云图识别(通过"图片处理"节点调用AI模型)、用户位置自动识别(接入高德地图API)等功能。未来,我们计划基于Dify探索气象预测Agent——结合历史数据和LLM做短期降雨趋势预测,让智能体从"被动预警"升级为"主动预测"。如果你也在做垂直领域的智能体,强烈推荐试试Dify,它可能会彻底改变你对AI应用开发的认知。原创 2025-07-21 20:27:14 · 576 阅读 · 0 评论 -
LangChain示例选择器:让AI提示效率提升300%的黑科技!
示例选择器是 LangChain 中的一个关键组件,用于从大量示例中动态挑选最相关的内容,以构建少样本(few-shot)Prompt。节省 Token:只挑选最有用的示例,减少冗余信息提升模型性能:选择相关示例能加强模型的回答准确度,提高召回率💡 想象一下:你教孩子学数学,不会把100道题全给他,而是挑3-5道最相似的例题。示例选择器就是这个原理!# 糟糕的做法:把所有示例都塞给模型examples = [例子1, 例子2, 例子3,..., 例子100]原创 2025-07-20 19:20:09 · 110 阅读 · 0 评论 -
Agent产品应该考虑的底层条件:从幻想走向落地的基石指南
AI Agent底层设计:构建稳定高效的系统基础 核心摘要: AI Agent的成功落地高度依赖底层系统设计,78%的失败案例源于基础设施缺陷。本文系统梳理了Agent产品必需的六大底层模块:1)分层计算架构(实时/分析/战略层);2)多模态存储系统(向量数据库+会话存储+知识图谱);3)混合算力部署(边缘计算+GPU集群);4)数据流通管道;5)服务编排机制;6)安全合规体系。关键设计要点包括:异步任务调度、状态保持机制、弹性算力分配、多级存储策略和全局安全防护。建议采用分层架构设计,结合Redis/Pi原创 2025-06-30 21:11:34 · 172 阅读 · 0 评论 -
探秘LangChain Prompt模板:工程化实践之Prompt templates详解!
LangChain智能体Prompt工程化实践 LangChain作为生产级智能体开发框架,其核心在于Prompt的工程化管理。通过标准化模板设计,可显著提升智能体性能(意图识别准确率+37%,响应时间<1.2秒)。关键实现方案包括: 模板分层:基础PromptTemplate、FewShotPromptTemplate和ChatPromptTemplate分别应对不同场景 动态组合:支持Pipeline组合、Jinja2逻辑处理等多模板协同 实战案例:酒店客服系统通过SystemMessage+DB原创 2025-06-30 21:10:50 · 234 阅读 · 0 评论 -
Agent意图识别全解析:打造智能体理解力的核心引擎!
摘要:本文系统探讨了意图识别在智能体(Agent)中的核心作用与技术实现路径。意图识别作为Agent理解用户需求的关键环节,能够将自然语言映射为结构化意图标签与参数,支撑下游任务决策。文章从应用场景(如客服、AI助理)切入,对比单/多意图、工具/任务类等分类维度,提出结合LangChain框架的技术架构,涵盖上下文记忆、Prompt工程、LLM解析等模块。通过代码示例展示了基于LangChain的意图分类、参数抽取及多轮对话实现,并分析了与OpenAI Function Calling的协同方案。最后针对工原创 2025-06-30 20:39:27 · 962 阅读 · 0 评论 -
Langchain实战指南:从入门到精通AI链式编程!
LangChain框架解析:构建LLM应用的利器 LangChain是一个开源框架,通过模块化设计连接大语言模型(LLM)与外部工具,支持开发复杂AI应用。其核心组件包括: 模型接口:集成多种LLM提供商 链式工作流:串联多步骤任务流程 记忆管理:支持多轮对话上下文 代理系统:动态调用工具完成任务 优势在于灵活的组合能力与丰富集成生态,但存在学习曲线陡峭、调试复杂等挑战。该框架特别适用于需要结合检索、记忆和工具调用的智能应用开发,为LLM工程化提供标准化解决方案。原创 2025-06-24 23:56:09 · 223 阅读 · 0 评论 -
开篇:4周的时间设计并开发一个个性化具备专业知识的东方命理师AI agent!
hi,大家,最近没有更新我的动态,目前在一家国企控股的公司做AI产品经理,具体一点就是做AI agent产品,基于气象海洋的行业背景做气象智能体以及气象智能体+行业的一些解决方案,比如特种、低空、农业等等。从今天起我打算用4周左右的时间带大家一步步设计并落地一个AI agent产品,其中产品设计的部分,是我的本质工作,我会一一介绍给大家,技术部分,我也会手把手教大家(为了巩固我自己的AI能力,下场搓一把代码)!感兴趣的同学可以和我一起,有问题欢迎大家随时留言沟通!原创 2025-06-24 23:12:19 · 1051 阅读 · 1 评论
分享