#BestBlogs 聊聊 AI 应用架构演进 | 阿里云开发者文章梳理了 AI 应用架构从简单调用到复杂 Agent 模式的演进过程与关键技术组件。摘要：文章循序渐进地阐述了 AI 应用架构的演进路线，从最初用户直接与大语言模型交互，到逐步引入关键增强层。首先，强调上下文增强（如 RAG）的重要性，用于弥补模型知识的时效性和领域局限性。接着，讨论了输入输

#AI应用架构 #agent模式 #关键技术组件 #上下文增强 #大语言模型

相关新闻

Susan STEM

18小时前

只要你真正理解了：大语言模型的本质就是符号映射，它的通用性就是把语言压缩成一个最小原语——预测下一个 token，那么你就会明白： 1）语言和符号有边界。 LLM 是符号模型，它的疆域不在于重复旧的 NLP 技巧，而在于人类能否把符号宇宙推到极致，把更多经验、直觉和制度转写为符号。 2）传统 NLP 已经沦为低阶能力。翻译、摘要、问答这些曾经的难题，如今已轻易被模型吃掉。什么故事书生成、教科

0xWizard

3天前

人和 ai 的差异没那么大。人的心法/逻辑/思考方式，就是 LLM 大语言模型底层；平时的“事上练”/经验/盈亏/读书，就是数据训练。所谓进步和升级，无非就是一边升级模型底层，一边不断喂数据。这样当 prompt 提示词适当的时候，就能给出更令人满意/更聪明/更接近正确的答案。

歸藏(guizang.ai)

4天前

Kimi 终于带来了他们的Agent 模式「OK Computer」，而且给了所有之前打赏过的用户提前体验的资格。从官方推文来看，这个Agent的定位是全栈助理，直接瞄准生产力场景：支持使用文件系统、浏览器、终端、代码编写、图片音频生成等 20 多种工具。支持完成调研、产品方案、交互设计和前端开发的完整过程，也就是一个产研合一的团队。而且这次依然是用的专门经过特定场景强化学习模型驱

henu王凯

1周前

对AI Coding的认知在变得丰富：之前总想用Cursor来做点bot、MCP，现在我很喜欢用Cursor来做数据分析。它目前的Agent模式非常好： 1、给好数据源

Colin Wu

1周前

AI 深度学习的第一波是下棋，第二波是机器视觉（人脸识别），第三波是 ChatGPT 为代表的大语言模型，在内容、编程、教育、医疗、心理、法律、财务、服务、学术等正在引发巨大颠覆，是前两波绝对无法比拟的，比如给每个孩子配备一个 AI 老师，每个人配备一个 AI 医生，教育水平和寿命都会大幅提升。