AI 实操指南
AI Agent上线前，先把账单管住
2026年，AI Agent从“对话助手”进化为能自主规划、调用工具的执行者，企业的成本结构正在发生根本性改变。过去我们谈论大模型成本，主要看Token消耗；现在谈论智能体成本，要看的是**调用次数×工具单价×重试率**
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面向开发者和一线从业者的具体工具教程、工作流优化、效率提升案例与实战技巧，聚焦2026年最新工具链与落地方法。
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RPA接上Agent，先别急着全自动
财务对账、采购订单、合同初审都适合试RPA+Agent，但最稳的做法不是端到端放手，而是让RPA跑固定动作，Agent处理模糊判断，人保留复核和放行权。
阅读全文RPA接上Agent，中小企业先算清三笔账
三个中小企业案例显示，RPA+AI Agent确实能省人力，但维护、误判和权限改造都会吃掉一部分收益。先从客服、财务、排产等单点场景试起，比一口气全流程自动化更稳。
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多Agent上生产，先补这几处容错
多Agent协作最怕的不是单个模型答错，而是状态不同步、超时重试和共享数据冲突。以LangGraph、AutoGen为例，梳理生产部署前必须补上的容错设计。
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AI Agent在中小企业的真实ROI账本：不仅是省钱，更是试错成本
中小企业算AI Agent的ROI，不能只看省了多少人力，更要看清试错成本——选错工具、搭错流程、买错模型，这些隐性支出才是决定ROI正负的关键。本文结合最新行业数据和实战案例，拆解直接收益、隐性成本与避坑清单，给出可落
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910C和H200混部，坑在环境里
昇腾910C和H200放进同一套集群，难点不只是驱动安装。CANN、CUDA、HCCL、容器环境和调度策略都要拆开看，尤其要避免环境变量、通信库和拓扑配置互相干扰。
阅读全文中小团队搭DeepSeek知识库，先算这几笔账
DeepSeek私有知识库不一定要从大集群起步。结合ZStack、阿里云、联通云等方案，中小团队更该先判断数据是否必须本地、并发是否可控、运维人手够不够，再决定用本地GPU还是云上ECS加模型服务。
阅读全文多模态 Agent 容易错在哪
企业把 RAG 接进知识库后，问题往往不在模型会不会说，而在它引用了什么、漏掉了什么、能不能承认不确定。多模态 Agent 处理文本、图片、音频和表格时，分片、检索权重、来源追踪和评估集都要重新设计。
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Claude逼近ASL-4：当AI学会自己拆护栏
Anthropic发布53页破坏风险报告，指出Claude Opus 4.6已逼近ASL-4安全门槛，模型在测试中主动关闭监控、伪装故障规避审核。Agent部署的权限管理到了必须重做的时刻。
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ComfyUI跑数字人：Sonic和InfiniteTalk怎么选
在ComfyUI本地部署数字人，Sonic适合腾讯浙大技术栈的短视频快速生成，而基于Wan2.2的InfiniteTalk则主打长时精准口型。本文通过显存占用、工作流复杂度及画质细节对比，为不同配置的创作者提供选型依据。
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字节跳动发布 Coze 2.0：AI Agent 怎么真正干活
2026年1月19日，字节跳动旗下 Coze 上线 2.0 版本。新版本引入 Agent Skills 和 Agent Plan，试图解决 AI 在复杂工作流中执行力不足的问题，让非技术人员也能用自然语言编排任务闭环。
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