SKILL（技能单元）：是大模型在医疗场景下的专业化功能模块，比如血糖监测SKILL、血压预警SKILL、饮食指导SKILL、危急重症SKILL，每个SKILL...

2026年6月，又一批千万级规模的毕业生涌入就业市场。但与往年不同的是，今年的求职者在面试桌对面遇到的，往往不再是庞大的HR团队或部门主管，而是一个个看似单薄、...

一边是仍在“手搓RAG”（Retrieval-Augmented Generation）的团队：他们花费数月时间搭建向量数据库、编写分块脚本、调试检索策略、处理...

世界杯期间，多数人看球的姿势都很相似：两支球队还在进攻阶段，手机可能只是放在一边听个声响；一旦进球出现，大家会立刻点开体育 App：有人刷新比分，有人打开文字直...

反推提示词技术RPE，全称Reverse Prompt Engineering，是在大语言模型与多模态模型广泛应用背景下诞生的一种逆向工程方法。其核心目标非常明...

在智能体技术爆发的初期，绝大多数研发团队都陷入了一个共性误区：将大模型的参数规模、推理能力视为智能体落地的核心指标。团队投入大量资源进行模型微调、提示词迭代、多...

我们在做大模型落地时基本都有共识：光靠大模型本身很容易出现幻觉，回答不严谨、业务知识对不上，所以RAG检索增强生成几乎成了标配。但真正用起来同样会发现，传统RA...

本系统是一套基于SKILL技能架构、聚焦糖尿病 + 高血压双慢病管理的全栈智能体，整合了专业医学大模型（AntAngelMed）、前后端实时交互、模块化技能体系...

现在不管是做企业应用、内部效率工具还是对外AI产品，大家都越来越清楚一件事：单纯靠大模型聊天，根本解决不了真实业务问题。用户要的不是说得好听，而是能真正把事办成...

在大模型与智能体深度落地的产业场景中，静态固化的知识库、无规范管控的训练数据集，已经无法满足业务实时性、准确性、稳定性的核心诉求。企业业务规则变更、行业政策调整...

在当下大模型落地各类实际业务的过程中，我们在初期接触，刚开始上手搭建对话系统、智能咨询助手或是行业AI应用时，总会凭着主观想法盲目推进。本着程序开发的惯性思维，...

在 AI 智能体落地生产的过程中，多轮对话交互、高频用户咨询、批量业务请求并发涌入已是常态。原生大模型智能体依赖LLM实时完成语义理解、意图识别、上下文推理生成...

智能体的多轮对话记忆，是指AI智能体在连续人机交互过程中，留存历史交互信息、理解对话上下文逻辑、关联前后语义关系，并依托大语言模型实现连贯应答的核心能力。

医疗AI智能体是融合大语言模型、医学知识库、交互引擎、工具调用能力的复合型智能系统，核心应用场景覆盖智能问诊、病历辅助生成、医学知识问答、诊疗方案辅助建议、患者...

在医疗人工智能领域，检索增强生成（RAG）是连接大模型与专业医疗知识的核心桥梁，它让大模型不再依赖过时的通用训练数据，而是实时调用权威医疗文献、诊疗指南、临床共...

在人工智能技术以指数级速度渗透至软件工程领域的今天，我们正经历着一场前所未有的、触及学科本体的范式转移。这场变革的本质，绝非仅仅是代码生成效率的线性提升或自动化...

大模型幻觉，是指生成式人工智能在输出内容时，产生与事实不符、无来源依据、逻辑矛盾或虚假编造信息的现象，本质是大模型的概率生成机制与真实世界知识的错位。

在 AI 智能体的实际落地中，大模型知识过时、事实性幻觉、专业领域回答不精准是三大核心痛点。检索增强生成RAG作为解决上述问题的最优方案，已经成为 AI 智能体...