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译者注 Agent 逐步崭露出应用落地的姿态 作为无数 AI 编程辅助工具背后的大功臣，claude 的爹 anthropic 是咋想的呢？ Agent 离不开 Prompt，来看看 Prompt 是如何生长成 Agent 的 过去一年里，我们与多个行业的团队合作，共同构建基于大语言模型 (LLM) 的智能体 (Agents)。实践表明，最成功的案例并未依赖复杂的框架或专业库，而是采用了简单、可组合的模式。 本文将总结我们与客户合作以及自主构建智能体的经验，为开发者提供构建高效智能体的实用建议。 什么是智能体？“智能体”的定义多种多样。一些客户将其定义为完全自主的系统，这些系统能够长时间独立运行，借助多种工具完成复杂任务。另一些客户则认为智能体是基于预定义工作流程的实现，更加具备指导性。在 Anthropic，我们将这些不同实现统称为 **智能体系统 (Agentic Systems)**，并在架构上强调 工作流程 (Workflows) 和 智能体 的关键区别： 工作流程 是通过预先编写的代码路径，协调大语言模型和工具的运行。 智能体 则是动态决策自身流程和工具使用方式的系统，能 ...

写在前面 AI 能控制我们家小爱同学天猫精灵吗？ AI 的惊人潜力是否正在被不可控的风险吞噬？ 如何让 AI 从”令人不安的未知”转变为”可靠的生产力工具”？ 企业如何在 AI 的惊艳与焦虑中找到平衡点？ 这些问题不仅困扰着每一个接触 AI 的人，更是企业在 AI 转型过程中必须面对的挑战。本文将通过解析 Coze 的大语言模型编排系统，揭示如何在保持 AI 创新活力的同时，实现企业级的精准掌控。从技术创新到落地实践，为企业 AI 应用提供一个可持续发展的新思路。 前言：失控困境下的希望 AI 能力爆发带来的双重感受：惊艳与焦虑2022 年底, ChatGPT 横空出世, 将 AI 带入了一个新纪元。短短一年多时间, 我们见证了 AI 能力的指数级提升： 理解上: 从简单对话到复杂推理 创作上: 从基础写作到跨模态创作 专业上: 从通用知识到垂直领域精通 然而, 在这令人惊叹的发展背后, 企业用户却体会到了越来越强的焦虑感。某位企业 AI 负责人这样描述：”就像骑在一匹越来越强壮的野马上, 它能带你跑得更快, 但你却越来越难以控制它的方向。” 企业应用中的典型困境：不可预期性 ...

写在前面 想要给 Excel 表格中的客户发送不同内容的邮件 想要给新员工做培训，希望动态出题，根据回答情况决定是否继续 避免作弊，同时也能更好更深入了解学习情况 方便迭代复盘整个培训过程 每天早上从关注的信息源获取信息 通过大语言模型帮助分析筛选 有必要进一步了解的内容发到飞书或者 Notion 从 1+2+3 到自动化：循环的魔力什么是循环？当我们面对一组数字，比如 1, 2, 3, 4, 5...10，要求它们的总和时，小学数学里面，经典的做法是首尾想加，然后再处理。对于这类问题有所谓数学最优解，但并不能算普适解。如果规律不明显，数量巨大，需要加到更大的范围，比如 1+2+3+...+1000，或者面对更多复杂的任务时，就不那么好兼顾效率问题了。 而计算机普遍的解法，是看起来非常笨拙的——一个一个处理。“循环”的概念应运而生。循环的核心思想是：重复执行一组操作，直到满足特定条件为止。它就像让助手帮忙一条条核对列表上的每个条目，只需要设定规则和终点，而不需要每次都亲自动手。 手动 vs 循环让我们用一个简单的例子来对比手动操作和循环操作的效率。 手动加法： 假如你要计算 ...

引言Coze 平台（https://coze.cn）是一个创新的 AI 对话工具，专为创作者和开发者设计，旨在推动人工智能领域的边界。在这一部分，我们将概述 Coze 平台的核心理念，强调其在快速发展的 AI 时代的重要性。Coze 的独特之处在于其工作流功能，使用户能够以模块化、可视化的方式构建复杂的任务流程，从而高效完成插件调用、多步骤任务和数据处理等需求。　 Coze 工作流概述工作流是 Coze 平台的核心概念之一，它通过可视化界面串联各模块，为用户提供直观的任务管理体验。这部分内容将详细介绍工作流的定义、特点以及实际应用场景。具体而言： 多步骤任务：对于需要分步骤完成的复杂任务，工作流帮助定义清晰的顺序和逻辑，使流程井然有序。 插件调用：工作流可以轻松对接外部插件，实现功能的无限扩展，满足定制化需求。 数据处理：在大规模数据处理场景中，工作流提供精确的数据流转和加工方式，提升效率和准确性。 　 创建工作流一般建议就简单一些，直接在bot里面新建工作流　 📌 以前图像流是独立的，所以我们加了wf前缀，主要是方便后续查找　 ✏ 如果发现自己创建的工作流不见了，可以在 ...

写在前面 Arduino 是做什么用的 我们理解它是用来降低复杂度，帮我们更好对接不同设备 R 4 的板子和舵机是什么关系 舵机就是一个普通外设，流水的设备，铁打的板子 AI 编程的瓶颈大概在哪里 如果错误提示 AI 没有遇到过 如果那个编程语言它不熟悉 我们自己不知道要干啥 这次的意外体会，上个月在编程上，基本上个人想法参与很少，完全让 AI 牵着走，效率高，效果好。最近几天慢慢浮现了过往的思考和经历，想要参与进去的想法多了很多，但是结果也更加不理想了。这也是在印证前段时间，关于如何和 AI 相处，放下傲慢，让渡权力的想法。在一定阶段会特别想要参与进去，实际上这是徒劳的，需要找到更好的方式。 项目背景和起源上半年的 AI 硬件中，有别于 AI Pin 这种“小玩意“，出现了一个桌面的小宠物——LOOI，有了 AI 的加持，它能在桌面上自由滑动，动作捕捉，人脸识别，偶尔发点小脾气，偶尔烘托点情侣之间的气氛，情绪价值算是给到了，技术上着实火了一把。 远在大洋彼岸，自诩是文科生的机器人大拿 — Garman ，敏锐捕捉到了它的陪伴价值，在现代快节奏 ...

这是一个非常好的科普文章切入点。你可以通过以下几个步骤构建文章： 操作系统和硬件的关系： 简单介绍操作系统（OS）的作用，解释它如何帮助人类与硬件互动。你可以用一个常见的例子，比如键盘和显示器，来说明操作系统如何处理我们输入的指令并将结果显示出来。 解释为什么直接与硬件打交道会很复杂，需要操作系统作为中间层。 编程语言的角色： 介绍编程语言是如何作用于操作系统的。它们并不是直接给机器看的，而是给人类看的。编程语言将复杂的机器指令（0 和 1）转化为人类可以理解和编写的语句。 举例一些高层语言（如 Python）和低层语言（如 C）的对比，说明越高层的语言越接近人类的思维方式，而低层语言则需要更多了解硬件细节。 编程语言是为方便人类设计的： 强调编程语言是为人类设计的，是帮助我们用更少的时间和精力解决问题的工具。你可以提到语言的语法结构如何使得人类更容易理解和维护代码，而不是直接编写复杂的机器指令。 通过类比，比如说编程语言就像是一本字典或工具书，帮助我们表达对计算机的指令。 消除对编程的恐惧： 阐述学习编程并不需要一开始就掌握所有的细节，它更像是学习一门新语言。开 ...

写在前面趁着 Cursor 的火热，近期在写关于 AI 编程的系列文章，希望让更多普通人了解到，在 AI 的加持下，编程已经成为普通人触手可及的技能了。于是就翻译了下面这篇文章 原文地址： https://codesubmit.io/blog/ai-code-tools/原文更新时间：2024.9.14 简短总结 - 到 2024 年 9 月，大多数程序员使用 Cursor 搭配 Anthropic Sonnet 3.5 或 OpenAI o1 可以获得最佳效果。 AI 编码工具已成为许多开发者的常规操作。今天，您将了解哪些 AI 工具在编写高质量代码方面表现最佳。 用 AI 工具编写代码可能吗？是的，使用 AI 工具编写代码是可能的。实际上，利用 AI 工具编写代码不仅可行，还能显著提高生产力和准确性。 AI 代码是由人工智能（AI）编写的代码，通常使用大语言模型（LLMs）。这些 AI 程序可以自主编写代码，或将一种编程语言转换为另一种语言。它们还可以自动生成文档并快速查找代码片段。 其中一个非常流行的工具是 OpenAI 的 Codex，它能够将自然语言翻译为代码。Code ...

写在前面： AI 编程是帮我们写一些简单的脚本? 或生成我们不愿意写的重复代码 是否过于依赖简单的命令？是否低估了 AI 的创意激发潜力？ 当我们面临复杂任务时，是否太快地放弃 AI，认为它无法胜任？ 我们总是喜欢手搓，看起来是把关兜底： AI 的代码可能没有灵魂？无法理解复杂逻辑？ 我们害怕一旦出现问题，找谁背锅去。 这种疑虑让我们停留在“工具”的视角，未能看到 AI 真正的协作潜力。 许多人认为有了 Copilot/类 Copilot/Cursor 等 AI 工具就能实现编程自由 怎么可能呢？ 就像 AI 画图或生成视频一样，初期的兴奋之后，挑战依然存在。 如果没有专业训练，无法编出高质量的程序 AI 的加入是否会加剧系统质量下降 或将世界变得更好？ 为什么要放下自己的积累和成见 因为我们对问题难度的理解和 AI 并不相同 AI 编程正在彻底颠覆我们的工作方式，它不再只是写点代码的工具，而是一个强大的协作伙伴！如果还把 AI 局限于执行简单任务，那已经落后了。初学者反而更具优势，因为他们不被固有框架束缚，敢于大胆创新。而“早期玩家”，“资 ...

写在前面 我看到代码就头大！学什么编程！！！ 但是日常工作真的很繁琐，我又想专注在我的创意上 普通人为什么要学编程，有这必要吗？ 编程难度在极大下降 是时候让自己放松一点了 AI编程的最大挑战是什么？ 不是那些看起来复杂的代码 而是整合与创新，因为有大量别人写好的 API，现成的功能 我们要做的是如何整合到自己的日常流程中 AI能替代程序员吗？ 不，但会重塑这个行业。 最大的受益者是谁？ 有创意的普通人 想提高效率的你我 通过一个月高强度的 AI 编程实践，深刻理解对于普通人而已，编程不是遥不可及的，而是切实在日常工作流程中，串联各个工具，说赋能有些矫情，确实极大提升了普通人的效率。看到的更多的可能性，在这场技术变革中，在降低门槛上，人们有过 gpts，有过 coze，最终，不得不面对，为什么不直接写代码？因为，它不难了呀…… 引言：AI 编程不是编程，我的神奇经历一个月的惊人之旅一个月，短短一个月，AI 编程给我带来了极大震撼！因为这个一个月，在 AI 的帮助下，我完成了： 产品 说明 截图 耗时 IAiUse Language Transl ...

写在前面 大模型的参数是什么意思 在当今的 AI 时代，”参数”成了大语言模型中常见的讨论点。我们时常听到一些大型模型被标注为“7 B”或“13 B”，这些数字究竟代表了什么？参数又是如何影响大语言模型的表现？更重要的是，这对企业主有什么实际的帮助？本文将通过简单易懂的例子，帮助你逐步理解大模型参数的概念，及其在企业应用中的价值。 1. 什么是大语言模型中的参数？在深度学习和大语言模型中，参数是指模型中的权重（weights）和偏置（biases），这些数值是在模型的训练过程中通过学习数据中的模式而获得的。参数可以理解为模型对数据做出反应的规则或指导方针，帮助模型从输入中生成输出。 简化类比： 权重：可以想象成在电路中的开关，决定每个信号（输入）有多大影响。 偏置：像是在输出中加入的一个调节器，用来微调信号的强度。 例如，如果一个模型只有 1 个或 10 个参数，它就像一个非常简单的计算器，只能处理最基本的输入，无法捕捉复杂的模式和关系。一个 1 个参数的模型可能只能表示一条直线，而 10 个参数的模型稍微复杂一些，但仍不足以应对复杂的语言任务。 2. 参数变大，实际增加 ...