分类： 计算机

在人工智能和机器学习的奇妙世界里，我们每天都在处理各种各样的数据：文字、图片、声音、视频……但机器并不能像人类一样直接“理解”这些信息。它们需要一个共同的语言——数值。 这就是我们今天要探讨的两个核心概念：向量化 (Vectorization) 和 嵌入 (Embedding)。它们是数据从“人类语言”翻译成“机器语言”的关键步骤，是构建任何智能系统的基石。 ? 为什么要将数据变成向量？ 想象一下…

译者序 本文翻译自 2024 年 Google 团队的一份 Agents 白皮书， 作者 Julia Wiesinger, Patrick Marlow, Vladimir Vuskovic。 Agent 可以理解为是一个扩展了大模型出厂能力的应用程序。 工具的使用，是人类区别于动物的标志 —— 也是 Agent 区别于大模型的标志。 本文转载自：https://arthurchiao.…

这是一篇关于 AI Agent 的学习笔记，内容总结自一个从零打造简化版 Claude Code 的视频教程。本文将整理和归纳教程中的核心概念，包括 Agent 是什么、最主流的 ReAct 构建模式，以及一种更高级的 Plan-and-Execute 模式。 一、 什么是 AI Agent？ 1. 从大模型 (LLM) 的局限性说起 我们熟悉的大语言模型（如 GPT-4o）虽然逻辑和回答能力很强…

你是否感觉当下的AI Agent技术听起来很厉害，但实际使用时却常常“掉链子”，尤其是在处理复杂任务时容易半途而废？你可能会认为这是模型能力不足。然而，业内的共识是：多数AI Agent的失败，并非模型能力的失败，而是上下文工程（Context Engineering）的失败。 那么，这个听起来高大上的“上下文工程”究竟是什么？它和我们熟悉的提示词工程（Prompt Engineering）、检索…

在人工智能领域，我们经常将大语言模型（LLM）比作一个功能强大的“黑箱”函数：你给它输入，它给你输出。但决定这个“黑箱”输出质量的关键，不仅仅是模型本身，更在于我们如何精心设计它的输入。 最近，一个名为 Context Engineering（上下文工程） 的概念在AI领域迅速升温。它到底是什么？它解决了哪些核心问题？我们又该如何实践？这篇教程将为你一一解答。 一、 核心概念：Context 与 …

“Agent正在从概念走向落地，但从‘能跑起来’到‘能稳定用起来’，中间还隔着一道巨大的鸿沟。” 为了跨越这道鸿沟，旧金山一家名为HumanLayer的初创公司提出了“12-Factor Agents”——一套旨在构建生产环境下稳定、可靠、可维护的AI Agent的设计原则。这套原则的发起人是德克斯特·霍西（Dexter Horthy），他拥有在NASA喷气推进实验室和知名开发工具公司Replic…

你是否曾对 AI 处理复杂问题时那看似严密的逻辑推理步骤感到惊叹，又是否曾因它在另一个相似问题上给出离谱的错误答案而感到困惑？这种巨大的体验反差，直指当前 AI 领域最核心的谜题：大语言模型（LLM）的“推理能力”究竟是真正的智能涌现，还是一种高级的“模式匹配”？ 为了拨开这层迷雾，我们必须提到一位关键人物——来自谷歌 DeepMind 的 Denny Zhou。他和他的团队通过提出“思维链（Ch…