华为公共开发部23届空宣震撼来袭

看了篇论文感觉挺有意思的，这个是我目前看，能够比较完整的把智能体错误进行系统整理并給出一个诊断方式的文章。并提出了一个多代理系统故障分类法(MAST - Multi-Agent System Failure Taxonomy)原文链接这个文章主要把Agent的问题分为了三类第一类：系统设计问题这类错误通常是因为系统让智能体扮演的角色没定义好，或者智能体没能遵守“人设”和规则。其中下分五个错误1.1 违背任务规范 (Disobey Task Specification)：用户说“不要用固定字典”，智能体非要用。即无视用户的核心约束。 1.2 违背角色规范 (Disobey Role Specif...

认识的人全在用AI面试作弊😅😅感觉自己之前像煞笔不如直接投

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...