随着LLM的广泛应用，其生成内容的准确性和可靠性成为AI落地的关键挑战之一。幻觉（Hallucination）现象，即模型生成与事实不符或虚构的信息，不仅影响用户体验，更可能带来实际风险。本文将系统性分析LLM幻觉产生的根本原因，探讨其在实际应用中的优缺点，并结合RAG、SFT、强化学习、思维链、Agent Workflow等技术，提出多维度的优化方案。旨在为构建更可信、可控的大模型应用提供理论基础与实践路径，助力AI迈向更高的可靠性与价值创造。
在 AI 浪潮席卷全球的今天，AI CODING 已经不是企业研发团队的可选项，而是必选项。 如果你是企业研发团队的负责人、 AI CODING 落地推动者或希望在工作中正在使用 AI CODING 工具的一线开发者，或多或少遇到一些落地困难，这篇文章结合日常团队的探索与实战，为你及你的团队提供一份可执行的 AI CODING 落地指南，欢迎和大家一起交流、探讨，也欢迎大家贡献更多相关 AI CODING 的优秀实践，相互学习，共同进步。
对账是资金安全保障中的重要环节，但你是否有思考过对账是怎么进行的？特别是在超大型项目中，一天需要处理等同数百亿USD的资金流水。今天我就来分享一下在超大型项目中对账怎么做。
在前两篇文章《如何设计一个支付系统》《如何设计一个支付系统：核心交易系统架构》中，我们针对支付系统的设计全貌和核心交易系统做了分享，收获了广大读者的喜爱。这是腾讯云架构师技术同盟共创集的最新大作，本篇文章将针对交易系统中的链路优化进行深度拆解。
最近几个月，我被安排负责与大模型应用相关的开发工作。刚开始接触OpenAI的AgentSDK、OpenManus时，面对一大堆新名词，比如Functioncall、ReAct、Agent 等概念像一堆零散的拼图等，真的是一头雾水。好在平时我也会关注大模型领域的最新资讯，了解到Cursor可以帮助快速理解项目代码。实际体验后，发现它确实比当时的工蜂好用不少，于是我就果断“付费上班”了。而这段经历的价值远不止于效率提升 —— 在与 Cursor 磨合的过程中，我逐渐沉淀出一套与 AI 结对编程的方法论。
历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Building 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。
随着模型的范式和工程方式发展，网络上涌现出了一大批模仿人类研究者对问题进行深入研究的智能体应用。本文将从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南开始，通过几个开源框架的架构解构与功能映射，揭示不同框架在研究自动化领域的差异。为各位使用者、开发者选择合适工具和框架提供系统化参考。
本文以第一人称视角，分享了作者在两年半内如何深度整合AI工具重塑工作流与生活方式，实现从“写代码”到“指挥AI团队”的转变。文章系统梳理了AI在工作场景（需求分析、原型设计、开发部署）和生活场景（理财、育儿、娱乐）中的创新应用，并强调通过精准的上下文管理与工具协同可大幅提升效率。最后提出AI时代个体应聚焦“指挥”而非“执行”，突破传统能力边界。
