大模型产品

langchain入门（五）- 用mongodb管理提示词以及以restful service暴露在 LLM 应用从原型走向产品化的过程中，一个常被低估但至关重要的环节是“提示词管理”。早期开发中，提示词往往直接硬编码在 Python 脚本里，看似方便，实则埋下隐患。一旦进入多环境部署、A/B 测试或多团队协作阶段，这种做法会迅速导致配置混乱、版本失控和调试困难。真正健壮的 LLM 应用，其核心竞争力往往不在于模型本身，而在于对提示词、参数和上下文的精细化控制能力。

AI Agent竞争进入下半场：模型只是入场券，系统架构决定胜负当前，AI Agent的发展正处在从概念验证到规模化落地的关键转折点。过去半年间，我们看到无数企业跃跃欲试，却在实践中频频碰壁。一个令人深思的现象是：那些拥有顶尖模型资源的企业，未必能打造出真正好用的智能体系统；而一些巧妙设计架构的团队，即使用中等规模的模型也能创造出令人惊艳的智能体应用。

什么是AI思维：它是智能优先与世界模型重构商业逻辑模式识别是否属于智能原生？无人公司是概念炒作还是未来趋势？这些争论暴露了当前AI理解的碎片化。互联网思维强调连接与流量，而AI思维的核心是重构价值创造逻辑。当AlphaGo通过自我对弈探索人类未知的棋路时，已预示了思维范式的根本转向。

我是有底线的