AI Infra:2026年 AI Agent 落地主范式,意图驱动 × 人机交互约束 × 界面即时生成 × 执行基础设施化(一)

一、意图驱动:从“指令计算”到“意图计算”核心含义:用户不再指令系统“如何做”,而是直接声明“想要什么”,后续的规划与执行则由 Agent 自主完成。这正是 Google、a16z 及诸多行业趋势报告反复强调的范式转变:交互核心从 prompt/指令 转向 intent/意图。从 “点按钮、填表单” 转向 “描述目标 + 约束条件”(如价格上限、时间窗口、风险偏好等)。在 Agent 架构中的体现:入口统一化:交互入口收敛为“自然语言/多模态意图”输入,而非离散的功能菜单(例如,语音助手、操作系统意图框架、企业内部 Agent Hub)。底层基石:关键是 意图识别与建模 技术,即将用户的...

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...

前言:国产算力不能只烧钱国产算力参与者很多,是一个生态,想让这个生态赚到钱,可以拆解问题:用国产芯片和国产算力基础设施,找到愿意长期付费的场景,并用合适的商业模式把钱赚回来。结合2025年的市场数据和案例,按「从上到下」分三层来看:顶层:赚谁的钱?——客户与场景选择中层:怎...

在与大模型(LLM)交互时,很多人发现:对话越长,模型的回答就越容易产生冗余、复读或忽略关键指令。这并非偶然,大模型的注意力分配与人类的记忆模式高度相似。通过心理学中的首因效应(Primacy Effect)和近因效应(Recency Effect),我们可以找到优化输入顺...