AI 智能体区别于传统问答机器人，核心是自主规划、多工具调用、跨系统拉数、闭环执行、结果复盘，适合长链路、多系统、信息分散、需要连续推理的金融任务；资金动作、最终审批仍以人工 + 强规则兜底。下面按前台、中台、后台划分： 一、前台：客户交互、财富、营销、保险服务 智能财富投顾智能体 自动读取客户持仓
发布于 2026-11-02
AI 正从早期 Demo 演示、单点试点，转向规模化、可复制、可量化价值的产业落地，智能体、端云协同、行业小模型成为落地主力，覆盖工业、政务、医疗、能源、交通、办公消费等赛道，“能用” 逐步走向 “好用、稳定、划算”新华网。 一、核心落地赛道进展 工业制造（主战场） AI 视觉质检、数字孪生、智能排
发布于 2026-11-01
先一句话定位：Agent Harness 是模型之外的执行脚手架（循环调度、工具调用、上下文组装、内存、沙箱、钩子、权限策略、插件 / MCP），绝大多数智能体安全漏洞不在大模型本身，而在 Harness 层。下面按攻击面分类整理风险： 一、上下文组装与角色越权（CPE，Context Privil
发布于 2026-10-30
核心一句话：数据不能出内网、无公网、低延迟、长期稳定可控、有合规保密要求的场景，优先本地私有化部署（Ollama、OpenWebUI、Qwen、Llama、Hermes 等），完全断网也能用。下面按大类整理，附带边界和不适合场景。 一、政务 / 涉密、信创内网场景（最高频） 涉密单位、政务内网、军网
发布于 2026-10-28
核心思路：优先轻量化、低成本、可按需扩容，不盲目自建大算力集群；分 3 条路线：公有云托管（最快上线）、混合部署（数据敏感）、本地单机 / 小集群（完全私有化）。中小企业痛点：预算有限、缺少专职 AI 运维、数据量不大、业务场景多是 RAG 知识库、OCR、智能客服、文档摘要、简单图像识别，极少需要
发布于 2026-10-17
定位：从零代码 / 低代码 → Python 简单调用 API → 本地大模型应用 → 完整 Web 产品梯度递进，避开复杂算法训练，重点做应用层开发，新手不需要从头训练大模型，聚焦调用、编排、业务封装。每个项目给出：难度、技术栈、核心功能、可扩展点、学习收获。 🟢 入门级（零基础，1‑3 天完成，
发布于 2026-09-08
机器学习核心是从数据中学习模式，不靠硬编码规则，适合有大量历史数据、需要自适应、识别模式、预测的项目；不适合规则简单、数据极少、强确定性逻辑的场景。下面分大类讲适合的项目、典型场景，同时标注不适合场景。 一、计算机视觉类项目（CV） 核心：从图片 / 视频提取信息 ✅适合项目： 图像分类：商品识别、
发布于 2026-08-27
数据集优化提升模型正确率完整方案 数据集质量往往比模型调参对最终正确率影响更大，优化分为：数据清洗、样本分布优化、特征优化、标注质量、数据增强、数据集划分、负样本 / 难例挖掘、噪声处理几个模块，下面给可落地实操方法。 一、数据清洗：去除脏数据（优先做）</
发布于 2026-08-25
2026 年 · 招聘量同比暴涨 800%+ · OpenAI 40 亿成立 The Deployment Company · 微软 25 亿 Frontier Company · FDE 首次写入中国省部级政策 🔥 一、背景：FDE 为什么突然爆火？ 2026 年，一个原本小众的岗位——FDE（
发布于 2026-08-10
大模型：参数量几十亿～万亿级别（如 GPT‑4、DeepSeek‑V3、Qwen‑72B） 小模型：参数量几亿～十几亿级别（如 Qwen‑1.8B/4B、Llama‑3‑8B、Phi‑3） 1. 参数量与规模 大模型：数十亿～上万亿参数，海量权重，模型文件几十 GB～几百 GB 小模型：几百万～十几
发布于 2026-08-05
发布于 2026-07-28
2026 年开源大模型已从实验室原型走向产业规模化落地，整体形成端云协同、原生多模态 Agent、行业垂直私有化、低代码全民开发、合规安全内置五大主线趋势，开源与闭源性能差距缩小至 5-7 分，企业落地全面转向开源私有化方案。 一、部署架构革命：端侧大模型规模化落地（年度最大风口）
发布于 2026-07-25
做企业数字化落地这么多年，被老板和行政小伙伴问得最多的一句话就是：我们公司到底该用哪款AI知识库？ 讲句大实话，现在市面上的AI知识库工具真的太多太杂了！云端的、私有化的、免费开源的、适配信创的……五花八门。 见过太多企业盲目跟风上线，最后要么员工根本不用、要么数据不安全、要么功能完全不匹配自己的业
发布于 2026-05-31
2026 年，大模型早已不是 "要不要做" 的选择题，而是 "怎么做才能不踩坑、真落地" 的必答题。 太多企业陷入了同一个误区：盲目追逐千亿参数、跟风最新模型，投入百万算力却只做出一个 "会聊天的机器人"；要么技术选型混乱，今天换框架明天换基座，最终变成烂尾工程；要么贪多求全，一上来就想做全栈通用大
发布于 2026-05-28
我用 AI 写了 10000 行代码，总结出这 8 个万能提示词 大家好，我是小易。 昨天的文章发出后，很多读者在评论区问我："为什么同样用 AI 写代码，你写的又快又好，我写的却一堆 BUG？" 答案很简单：不是 AI 不行，是你的提示词不行。 过去 3 个月，我用 AI 写了超过 10000 行
发布于 2026-05-15
大家好，我是小易。 今天这篇文章可能会有点扎心，但我必须说出来：2026 年，AI 已经不再是程序员的 "可选工具"，而是 "生存必需品"。 我身边有太多真实的例子了。同样是做一个 SpringBoot 项目，会用 AI 的程序员 3 天就能上线，不会用的可能要花 3 周；同样是排查一个 BUG，A
发布于 2026-05-14
官方 Hermes WebUI 的 Setup 页面仅修改 WebUI 自身的配置，不会自动同步到 hermes-agent 的主 config.yaml，这是产品设计的特性，并不是问题bug。 官方 hermes-webui 的设计思路： ✅ WebUI 自己有独立配置 ❌ 不会自动写入 agen
发布于 2026-04-29
在hermes-webui官方三容器 Compose 架构（hermes-agent、hermes-dashboard、hermes-webui）、同 UID/GID、同内部网络的前提下，风险极低，完全可以安全用；但有 4 个明确的潜在风险点。 一、先讲本质：为什么官方默认分开路径？ 原配置： Ag
发布于 2026-04-29
