ai智能体

微服务注册中心与负载均衡实战精要，微软 2025 年 8 月更新：对固态硬盘与电脑功能有哪些潜在的影响。注册中心是微服务架构的核心组件之一，负责服务的注册与发现，确保服务间的动态通信。常见的注册中心包括 Eureka 和 Nacos，它们各有特点：

【AI工具】Coze智能体工作流：5分钟制作10个10w+治愈视频，无需拍摄剪辑扣子智能体借助扣子提供的可视化设计与编排工具，你可以通过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目，满足个性化需求、实现商业价值。

AI智能体 - 人机协同模式随着 AI 智能体能力的飞速增长，我们赋予了它们自主决策、使用工具和自我修正的能力。然而，智能体的能力并非无限，尤其是在涉及道德判断、模糊性处理和高风险后果的场景中，人类的参与不仅是可选的，更是强制性的安全阀。

亿林-智企AI

AI数字人技术浪潮：亿林数据引领人机交互新范式随着生成式AI技术的飞速演进，AI数字人正从概念走向规模化应用，逐步重塑各行各业的服务模式与用户体验。作为国内领先的AI数字人技术服务商，亿林数据凭借在计算机视觉、自然语言处理与实时渲染领域的深度积累，正以技术创新推动数字人与现实世界的融合，构建人机交互的全新生态。

AI智能体开发实战AutoGen篇（四）——会干活的导诊 Agent（Planner + Tools 实战）> Wise玩转AIAI 不是用来玩的，是用来提升效率的；AI 不是玩具，是你的数字员工和助手。> 在 `Stage 1`，我们构建了一个"导诊顾问"，它能聊天，能给出建议。但真正的智能体，核心是"做事"，而不是"回答问题"。要让它做事，就必须让它具备两项核心能力：规划（Planning）和行动（Action）。

从LLM到Agent：技术迁移的必然趋势还记得 2023 年的大模型爆炸式增长吗？各家LLM参数越做越大推理速度越卷越快插件、工具、LoRA一波接一波

从工具到自动化系统：AI提升效率的核心方法论（含实战策略）效率不是用AI做更多工作，而是让AI替你做“本该做的工作”。很多人说自己在“用AI提升效率”——每天切换十几个 AI 工具，GPT、Notion AI、Midjourney、PPT 实验室、自动化脚本…

Day 27｜智能体的 UI 与用户交互层如何构建“可理解、可控制、可信任”的 Agent 交互体验？当智能体有了：它其实已经是“一个实体系统”。但大部分人会卡在最后一步： “智能体应该用什么方式让用户使用？” “聊天？按钮？可视化？工作流？多模态 UI？” 你会发现：构建一个可控、可理解、可信任的智能体 UI，是落地过程里最重要的一环。今天我们深入解析智能体交互层（Interface Layer）：

医院智能体系统实战：基于 autogen 0.7 + DeepSeek 的多阶段工程落地（一）项目总览Wise 玩转 AI · 医院智能体工程实战系列文章第一篇总览AI 不是用来玩的，AI 是用来提升效率的。

AI智能体 - 目标设定与监控模式在之前的章节中，我们赋予了 AI 智能体使用工具（Tool Use）、访问上下文（MCP）和学习适应（Learning/Adaptation）的能力。然而，一个拥有强大工具库的智能体，如果缺乏明确的方向和自我评估机制，仍然只是一个高效的“执行者”，而不是一个真正的“统筹师”。

Day 25｜智能体的“可观察性（Observability）体系”让你的 Agent 变得可理解、可追踪、可排障在过去两年里，我见过至少 20+ 个团队做智能体系统，结果 80% 在同一个地方翻车：

Day 26｜智能体的“伦理与安全边界”AI 智能体（Agent）不是一个“工具”，而是一个会自己行动、自己决策、会持续运行的系统。随着记忆、工具库、工作流、可持续运行、数据访问等能力叠加，一个成熟的 Agent 已具备：

高阶结构化提示词（Nano Banana Prompt）实例分析本篇章将重点解析 V2（技术与媒介）和 V3（光学与色彩）变量，展示NBP如何将抽象的创意转化为可量化、可复现的摄影工程指令，实现对相机参数、布光方案和色彩科学的精确控制。

58_AI智能体运维部署之实战指南：本地开发环境Docker Compose部署全记录今天来聊聊在日常开发中最常用的场景——使用Docker Compose在本地部署服务。经过多个项目的实践，我总结了一套高效的部署流程，特别适合团队协作和快速开发迭代。

深度解析顶级 Doc Agent System Prompt 的架构与实践在快速迭代的现代软件开发环境中，文档的滞后、不一致和难以维护已成为普遍的痛点。传统的手动文档更新流程效率低下，极易与代码库发生“漂移”（drift），导致开发者、用户和团队成员依赖过时或错误的信息。大型语言模型（LLMs）和Agentic Systems的兴起为解决这一挑战提供了前所未有的机遇。

金融RAG落地之痛：不在模型，而在数据结构过去两年，大模型在企业内部掀起了一轮又一轮“智能问答”热潮。尤其在金融行业，从银行到保险、证券、资管，几乎每个机构都在尝试构建自己的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，希望用AI快速响应客户或员工关于产品条款、监管政策、风险说明等问题。但现实很骨感：很多团队投入大量人力搭建了完整链路，结果上线后却发现，问答质量忽高忽低，错误频出，甚至不如人工查阅效率高。我接触过不下十家金融机构的技术负责人，他们反复提到同一个困惑：“模型没换，架构也没问题，为什么效果就是上不去？”

构建可用于生产环境的AI智能体围绕AI智能体的炒作确实存在，但让我们拨开迷雾，直面实质。在过去六个月中，我致力于构建并部署用于生产环境的AI智能体，并深刻认识到演示系统与可用于生产环境的系统之间存在着巨大差距。本指南将引导您构建真正能在现实世界中工作的AI智能体，而不仅仅是在您的本地环境中运行。

如何构建 AI 智能体（2025 完全指南）AI 智能体是能够自主决策并采取行动以完成任务的系统。与聊天机器人不同，它们不遵循预定义的工作流程——它们会进行推理、规划、使用工具并动态适应。本指南将通过真实示例和代码，向你具体展示如何使用如 LangChain 和 AutoGen 等现代框架来构建可工作的智能体。

28_AI智能体提示词工程之动态加载意图识别提示词模板的最佳实践在现代化企业级AI应用中，意图识别承担着"对话路由器"的关键角色：AI智能体系统设计相关文章： 👉《01_AI智能体系统设计之系统架构设计》 👉《02_AI智能体系统设计之钉钉消息处理流程设计》 👉《03_AI智能体系统设计之Agent决策流程设计》 👉《04_AI智能体系统设计之工具调用人工干预机制深度解析》

涌现的架构：集体智能框架构建解析集体智能，即由大量简单个体通过相互协作而涌现出的超越任何个体的智慧，已从一个引人入胜的自然现象，演变为下一代人工智能、分布式系统和复杂组织设计的核心引擎。本文旨在提供一套完整的、从理论到实践的集体智能框架工程蓝图。我们认为，集体智能并非神秘的巧合，而是一种可以被理解、设计和工程化的系统属性。