Agent最佳20条经验 AI应用开发的20个核心原则与避坑指南！ 🔍 本期视频重点内容： 1️⃣ 根本原则：AI可以节省时间，但绝不能替代你——责任永远在人！ 2️⃣ 概率爆炸警告：多节点AI工作流准确率会骤降，如何科学设计？ 3️⃣ 模型选择陷阱：你最喜欢的模型未必是最适合的！ 4️⃣ 提示词冲突检测：为什么不能说“不要复杂讲解”而要说“用五年级水平讲解”？ 5️⃣ 工具调用秘籍：如何让AI准确调用工具并处理异常？ 💡 适合人群： 正在学习AI应用的开发者 想要构建生产级AI Agent的工程师 对AI工程化落地感兴趣的任何人 ✨ 视频亮点： 基于上百个实战案例总结的纯干货 揭示大多数AI应用失败的关键原因 提供可立即实施的解决方案 包括这20条经验: 1. AI来干活，你来承担责任 2. agent开始开发之前，它的设计很重要 3. 小心错误概率的叠加 4. 前置和后置验证 5. 专业化分工 6. 提供样例 7. System Prompt - Avoid Adding Negatives 8. avoid contradictions 9. version your prompt 10. to test it before swapping llm is important 11. Your Favorite LLM isn't Always the Best! 12. 上下文丢失 13. 新上下文窗口的重要性 14. memory is another rag 15. memory should include tool calls 16. tool descriptions 17. tools-give some examples 18. catch errors and return the problem 19. tools- return what llm return 20. tools- good example #AI开发 #Agent设计 #提示词工程 #AI工程化 #人工智能教程

AI项目怎么落地? 【AI应用落地避坑指南】别再只靠提示词+本地数据了！很多团队卡在85%准确率无法提升？雷哥分享全流程工程化解决方案！🚀 👉 你将学到： 1️⃣ 为什么单纯拼凑提示词和RAG策略无法达到高准确率（95%+） 2️⃣ 关键第一步：找到领域专家，定义黄金测试集（20个精准input-output对） 3️⃣ 用No-Code平台快速原型验证（避免技术复杂度干扰业务逻辑） 4️⃣ 红队测试必做：防提示词泄露、敏感词过滤 5️⃣ 尽早部署生产环境，收集真实用户反馈闭环迭代 💡 工程化核心：流程可测评、可改进、可迭代！告别盲目开发，用系统方法突破AI落地瓶颈～ 🔥 如果对你有帮助，记得点星星🌟并关注【雷哥】，带你实战AI应用落地！ #AI工程化 #提示词优化 #RAG #AI落地 #企业数字化

别总玩概念！用AI解决真问题才是关键！ AI工程化落地的核心：不是追逐时髦的Agent或Workflow概念，而是找到真正能解决业务问题的方法。客户纠结于技术概念，却忽略了最终目标——高效、准确地抽取知识图谱。 视频重点分享： 1️⃣ 知识图谱抽取的实用三步法：拆分节点、逐个抽取、验证完整性 2️⃣ Workflow 与 Agent 的本质区别与实际应用场景对比 3️⃣ AI落地最大难题：如何平衡老板想要的“高大上”与真正实用的解决方案 4️⃣ 最重要的标准：不管黑猫白猫，能解决业务问题的AI就是好方案！ #AI工程化 #知识图谱 #AI落地 #Agent #Workflow

联想打造AI原生组织，开启“人智共创”时代

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