登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
上下文工程关注如何有效构建输入来引导LLM生成期望输出，强调控制输入而非改变模型本身。它通过指令、知识工具和智能体等手段实现自动化信息整合与提供。核心是打造一个高效的信息供给系统，确保数据和环境准备充分以优化模型表现。
智能体
企业与个人如何高效率拥抱AI大模型与智能体？7月6日晚8点《AI大咖说》为你揭秘
《AI大咖说》本周日晚8点更新！直播探讨企业与个人如何高效拥抱AI大模型和智能体。特邀嘉宾为清华硕士、资深AI专家流火哥。
大模型应用不同提示词范式和ReAct Agent智能体实现原理分析
ReAct Agent基于思考-行动-观察的智能体，核心是通过提示词操作大模型完成任务。多种提示词范式如ICL、CoT、Self-Consistency等通过不同方式注入信息以优化模型能力。
关于Agent智能体的开发心得——从人的角度去理解智能体
从人的角度理解大模型和智能体，智能体是大模型(LLM) + 工具(Tools) + 提示词(Prompt)，通过提示词告知大模型要做什么，再使用合适的工具完成任务。
28岁辍学生掌舵Meta超级AI！小扎掷千亿，与奥特曼密谋，新「王」登顶
Alexandr Wang辞去CEO职位加盟Meta，接棒打造超越人类智能的AI部门。他提出智能体经济即将到来的观点，并认为数据是AI进步的关键瓶颈。
大模型才是智能体的核心，智能体的所有操作都是基于大模型完成的——智能体的执行过程
开发智能体的关键是大模型、Prompt和工具三者结合。Prompt引导模型理解和执行特定任务，工具提供具体操作手段。智能体的核心流程包括需求理解、工具选择与使用、结果分析及问题解决。
