AI基础：LLM RAG Agents 是什么
当AI智能硬件成为新风口，理解LLM、RAG和Agents三大核心技术变得至关重要。LLM如同读过全书的超级大脑，RAG让模型实时获取外部知识，而Agents则像全能项目经理协调复杂任务。本文用通俗比喻解析这三者的核心差异与应用场景，为硬件产品经理提供清晰的技术选型框架。
TikTok SRE 技术负责人：AI Agents 说到底就是分布式系统
编译｜宇琪 策划 | Tina 你的 AI Agent 调用退款接口，网络超时了，那退款到底成功没有？TikTok 站点可靠性工程师 Salman Munaf 用这个例子阐述了他的观点：超时从来不意味着失败，而意味着“未知”。
麦肯锡最新AI报告：23%的企业启动AI Agents，扩展部署的仍是少数派
探讨“AI是否真的有用”“巨额投入是否会打了水漂”等当前热议的话题时，AI的采用率、效率提升作用、投资回报率等是极为关键的指标。
Teamily AI 推出”北美元宝派”加强版，支持多人与多个AI Agents实时社交丨涌现新项目
Teamily AI 是一个 AI-native 即时消息应用，支持多个人类与多个 AI agents协作。与目前市面上的一般对话大模型不同的是，它能够理解跨越所有群组与频道的多模态对话，包括文本、图像、音乐、视频等等，并输出基于语境的洞察、推荐与行动方案，更好地服务于跨部门协作的场景。
AI Agents 究竟是什么？
当 ChatGPT 首次亮相的时候，人工智能领域都在谈论新一代人工智能助手，然而过去一年来，大家开始转向了一个新的目标：人工智能体（AI Agent）。
2026年主流AI智能体（AI Agents）Top10推荐榜
2026年，AI智能体已从概念验证全面迈向产业落地，成为AI产业的核心形态。与年初相比，当前市场呈现出几个明确趋势：多智能体协作走向生产环境、执行层稳定性成为商业化关键瓶颈、以及模型与框架深度耦合。
GPU原生，认知驱动：星环科技面向AI Agents的新一代AI数据库
与一次提示、一次响应的大语言模型应用不同，AI Agents会围绕目标持续执行“推理—行动—观察—修正”的多轮循环，反复访问数据、检索知识、调用工具并更新任务状态。
如何构建一支协同工作的AI智能体（AI Agents）团队（完整教程）
单个AI智能体可以进行研究、写作、分析或编码。但它无法同时出色地完成所有这些任务。这就好比一位员工试图同时处理研究、写作、销售和客户支持，结果所有事情都做得很差。解决方案与人类几个世纪前得出的结论完全相同：专业化。与其使用一个超载的智能体，不如构建一个团队。
80%的AI Agents全白费！没人敢说的真相，看完少走1年弯路
一、AI Agent狂欢背后，藏着80%的失败陷阱这一年，AI圈最火的词非“AI Agents”莫属。