本地化部署 AI 智能体（Agent）已不再是极客的专利，而是企业和个人保护隐私、提升响应速度的标准做法。 一个完整的智能体本地化部署流程可以概...

国内 AI 智能体的本地化部署已经非常成熟，主要得益于DeepSeek（深度求索）、Qwen（通义千问）等国产大模型的爆发以及相关量化工具的普及...

AI 软件的开发流程与传统软件开发有着本质的区别，它不再是线性的“需求分析→写代码→测试”，而是一个以数据为中心、不断迭代推理逻辑的循环过程。 ...

开发一个集成了大模型的 APP，已经从传统的“功能驱动”转向了“模型/Agent驱动”。在 2026 年的背景下，开发此类应用需要处理端云协同、...

开发一款 AI 英语学习 APP 已不仅仅是“接入一个对话接口”，而是构建一个集成多模态感知、智能体协同（Multi-Agent）以及低延迟交互...

开发一款AI英语口语APP，核心在于将实时语音交互与大语言模型（LLM）的逻辑能力深度结合。目前国内的大模型生态已经非常成熟，能够提供不输于国际...

管理 AI 软件开发不仅是技术的堆叠，更是对不确定性、数据资产以及人机协作模式的深度治理。与传统软件工程相比，AI 项目管理的核心挑战在于：代码...

AI 应用软件的开发不仅涉及传统的软件工程（如 UI/UX 设计、后端逻辑），还深度融合了数据驱动和模型实验的特性。因此，其开发方法通常遵循AI...

开发一个 AI 智能体（AI Agent）的费用并非一个固定数字，在 2026 年，其定价逻辑已经从“按人天算钱”转向了“按能力和业务复杂度定价...