AI 从会聊到会干：代理能力补齐最后一块
背景：AI 助手越来越多，为什么还是"会说不会做"
这两年，各种 AI 助手几乎成了每个人的标配，聊天、写文案、给建议，看起来无所不能。可一旦回到真实工作里，很多人会发现一个尴尬的落差：...
一人公司做AI短剧：一人管住30人流水线
最近人民日报 04 版报道了郑州一位导演的转型：去年还带着 30 多人剧组跑外景，今年 2 月辞职注册"一人公司"，一个人做 AI 短剧。报道里还出现了一个新岗位——"抽卡师"，前执行导演刘凯旋现...
从零开始学Agent：先搭一张智能体应用地图
接触《从零开始学 Agent》这本书的感想是：它没有把 Agent 当成一个独立的流行概念来写，而是从大语言模型、工具调用和记忆这些基础能力开始，逐步延伸到 RAG、上下文工程、Harness、Skill、...
下半年哪些行业会被AI点燃：四个爆发点与三条硬指标
## AI 助力行业的趋势预判：哪些传统业务场景将在下半年迎来爆发式智能化
### 一、行业智能化的"渗透率阶梯"：从技术可行到商业可行
AI 渗透传统行业从来不是“齐步走”，而是沿着一条清晰的“...
一个API Key打通600款模型：Hermes接入
## Hermes Agent 配置 AI 模型全攻略：一个 API Key 接入 600+ 模型的保姆级教程（2026）
> 摘要：Hermes Agent 是 Nous Research 开源的自进化 AI Agent，支持 CLI、Telegram、Discord 等多...
把评测讲透：从概念到落地只需这一篇
为什么需要认真设计评估
AI工具要上线，不能光靠几个手工例子拍脑袋。就像给生产API写单元测试一样，AI代理需要一套自动评估机制，才能持续知道它好不好用。但评估要烧token，所以设计评估...
所有人都在谈Happy：真正该做的是反直觉
学完 Transformer 的基本结构后，再看预训练语言模型的发展，会发现很多模型名字并不是彼此割裂的。BERT、T5、GPT、LLaMA 看起来像不同时代的代表，底层说到底都在回答同一个问题：我该使用 ...
零代码时序预测落地：Timer模型网页端实操复盘
时序预测需求常年散落在运营、运维、实施岗：预判流量高峰、设备温度趋势、销量曲线。这些人大概率不会写 Python，更不会调模型。云端时序模型平台把这条路打通了——网页端零代码操作，效果...
智能体技术选型：单智能体够用就别上多智能体
做智能体项目最常见的浪费，不是技术不行，而是方案错配：问答类需求上了多智能体编排，复杂联动业务又用裸模型硬扛。这篇把选型判断、底层架构、落地链路和一条可执行的学习路径串起来讲，...
智能体运维范式：从目标驱动到分级执行闭环
版本发布后错误率飙升，告警响了，指标、日志、链路数据一应俱全——然后呢？SRE 还是要在监控系统、日志平台、CMDB、研发平台之间反复横跳：确认影响面、关联变更、评估 AI 建议靠不靠谱、处...