AI

作为一名深耕智能体开发的实践者，我逐渐意识到一个重要认知转变：智能体的核心不是提示词和工作流，而是问题定义力。

在人工智能飞速发展的今天，我们面临着一个有趣的悖论：机器学习模型变得越来越强大，但同时也变得越来越神秘。就像那

在机器学习的世界里，有这样一个令人头疼的问题：我们总是渴望拥有大量标记好的数据来训练模型，但现实往往事与愿违。

想象一下，你正在学习开车。除了要掌握方向盘的操控，你还需要同时观察路况、识别交通标志、注意行人动向。这种&qu

当我们谈论机器学习时，大多数人想象的是那种需要先收集大量数据，然后花费数小时训练模型的传统方式。但是，有一类算

想象一下，你是一位医生，面对一个病人的检查结果。传统的诊断方法可能会告诉你："这个病人有80%的概率