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大模型时代（1）：探索业务场景中的Agent应用
近年来，人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型（Large Language Models，LLMs）在各个领域展现出的巨大潜力，使其成为当前最热门的话题之一。
本文旨在帮助产品经理更好地理解大模型的基本原理及其在实际业务场景中的应用，特别是在构建智能助手（Agent）方面的运用。
AI大模型实战篇：Reflexion，为AI Agent开启强化学习之路
前面的文章中，作者分享了一种偏重反思的AI Agent设计模式，即Basic Reflection。但面对复杂度很高的产品时，还有另一种框架可以解决。就是本文介绍的Reflexion设计模式。
Agent入门｜ChatGPT之后，产品经理还能玩什么？
当前各个大模型都可以搭建自己的Agent来帮助自己完成一些更复杂的工作，更能提高工作效率。本文作者就分享了通过大模型搭建Agnet助手的一些经验，希望能帮到大家。
Self Discover框架，万万想不到AI Agent还能这样推理
前面我们分享了Basic Reflection这种偏重反思的AI Agent设计模式，在面对复杂的问题时，就需要更强大的Self-discover设计模式来进行。这篇文章，作者的分享一定不能错过。
Agent开发平台数据运营体系：企业如何衡量大模型投入产出比ROI？
大模型到底为公司带来了多大的好处？为应用大模型，采购了第三方的AgentBuilder平台，或者自研搭建了大模型应用平台，效果咋样？企业内部的员工会用了吗？还是依赖外部...
未来已来：基于大模型Agent的客服实践，更低的成本与更大的收益
现在AI客服已经在各行业普遍使用了，但是实际效果并不如意——用户宁愿等人工客服，也不愿意找AI客服解决问题。如果给当前的AI客服换成大模型，效果会不会更好一些？这篇文章，我们来看看作者的思考。
字节Coze VS TFlow AI Agent会话模式比较
本文深入探讨了Re-Act与Conversational-Chat两种会话模式的差异，并通过比较TFlow AI和Coze两款产品，揭示了Re-Act模式在B端业务场景中的优越性。文章不仅详细解析了目标、SOP、离散推理和环境交互等概念，还通过实例展示了不同模式下的Agent如何处理任务。对于希望了解Agent技术及其在商业应用中的实际效果的读者来说，这是一份宝贵的资料。
AI教母李飞飞首次创业！成立“空间智能”公司，已完成种子轮
AI教母李飞飞，创业了！
最新消息，斯坦福大学教授李飞飞正在建立一家AI公司，已完成种子轮融资。
公司方向定为“空间智能”——旨在让AI能像人类一样对视觉信息进行高级推...
【Agent组合技】最全解读MoE混合专家模型：揭秘关键技术与挑战
近期，法国AI公司Mistral-AI再次成为业界焦点，他们开源了一款专家模型。本文将从三个方面解读MoE混合专家模型，一起来看看吧。
