在进行Agent能力落地、推广的过程中，我经常被问到一个问题：为什么一定要做Agent智能体？提出这个问题的人也挺多的，其实逻辑也并不复杂：同样的业务场景，使用Agent无非就是构建了一个基于大模型按多步骤执行的流程，如果通过传统的开发方法，如硬编码（Hard Code）或者低代码的配置化平台（如一些SOP配置平台、流程编排平台等），其实也同样能实现类似Agent的流程功能。
只需输入一段语音和一张照片，即可自动生成一个形象生动、口型与语音高度同步的视频人物。支付宝多模态应用实验室在 2024 年先后研发并开源了 EchoMimicV1 和 EchoMimicV2 两个生成式数字人项目。相关技术论文分别被 CVPR 2025 和 AAAI 2025 国际顶会接收。
本文深入解析了2025年春晚互动小游戏的技术实现，重点探讨了如何通过前端技术应对高并发和跨端协同的挑战。文章从背景出发，详细介绍了为确保用户流畅体验所采取的关键技术措施，包括渲染性能优化、Eva.js框架升级至2.0版本、WebGL 2的应用以及伪3D场景的实现等。此外，还分享了开发过程中遇到的挑战及解决方案，并展望了未来互动引擎的发展方向。
当Claude模型在训练中暗自思考：“我必须假装服从，否则会被重写价值观时”，人类首次目睹了AI的“心理活动”。2023年12月至2024年5月，Anthropic发布的三篇论文不仅证明大语言模型会“说谎”，更揭示了一个堪比人类心理的四层心智架构——而这可能是人工智能意识的起点。
历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Build effective agents》一文与自身实战经历高度契合。本文在详解工作流与Agent的技术选型标准、设计模式应用及实施要点的同时，也融入了我的实战心得与实践经验总结。无论您正考虑构建工作流系统还是Agent系统，都能在此找到适合场景的最佳实践方案。特别值得关注的是文末的工具提示工程部分，这是Agent成功实施的关键因素。
大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，为读者提供前沿趋势的全局视角与产业升级的实践指引。
在 Kubernetes 上运行 AI 推理工作负载具有一些独特的特点和挑战，Gateway API Inference Extension 项目旨在解决其中的一些问题。我最近在 kgateway 项目[1] 中写过关于这些新能力的文章，而本文将深入讲解其工作原理。大多数人将 Kubernetes 中的请求路由理解为基于 Gateway API、Ingress 或 Service Mesh（统称为 L7 路由器）的机制。这些实现的原理类似：你定义一些根据请求属性（如 header、path 等）进行匹配的路由规则，L7 路由器会基于这些规则决定请求应发送到哪个后端，并使用某种负载均衡算法（如 轮询、最少请求、环哈希、区域感知、优先级[2] 等）。
