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在人工智能技术日臻成熟的今天，大型语言模型（LLM）的工业化应用已成为企业数字化转型的关键战场。本文将深入剖析基于Coze AI平台构建行业智能助手的完整技术路径，揭示从架构设计到生产部署的全流程关键技术细节，为开发者提供可复用的工程实践方案。 一、行业智能助手的核心挑战 1.1...

在数字化转型浪潮中，超过72%的企业面临客服效率瓶颈。传统知识库系统暴露出的响应延迟、知识碎片化、维护成本高等问题，正在加速智能客服技术的迭代进化。本文深入解析基于Coze AI平台构建企业知识库的工程实践，揭示从数据混沌到智能服务的完整技术链路。 一、企业知识库建设的三大核心挑战 1.1...

在人工智能技术快速迭代的今天，智能体开发已成为技术落地的关键路径。本文将以Coze AI平台为技术载体，深入剖析智能体开发的核心技术架构与实践方法论，为开发者提供可落地的系统化解决方案。 一、智能体开发的技术分层架构 1.1 基础层：动态上下文管理引擎 ...

在数字化转型的深水区，企业面临着一个核心矛盾：业务需求迭代速度与IT交付能力的持续错位。传统开发模式下，某跨国零售企业耗时6个月开发的促销管理系统，在上线时已错过市场窗口期；某金融机构的贷款审批系统因流程变更频繁，每年运维成本高达千万。这些真实困境推动着低代码平台向第三代进化——AI增强型工作流引擎

在数字化转型浪潮中，传统客服系统正面临三重困境：标准化应答无法满足细分场景需求、知识库更新滞后导致回答失准、人机协作缺乏智能调度机制。某头部电商平台数据显示，其通用型客服机器人在垂直品类咨询中的准确率不足62%，而经过Coze...

在人工智能技术高速发展的今天，大模型应用开发面临两个核心矛盾：技术复杂度与业务需求快速迭代之间的矛盾，模型能力通用性与垂直场景专精性之间的矛盾。Coze...

在人工智能技术进入"大模型时代"的今天，如何将参数量超过千亿的巨型模型转化为可落地的商业服务，已成为行业突破的关键瓶颈。某前沿AI平台通过创新的技术架构设计，成功实现了万亿参数模型的高效服务化部署，其技术路线与商业化实践为行业提供了极具参考价值的解决方案。 一、核心架构设计的三大工程突破 ...

在人工智能技术迭代加速的今天，传统提示工程面临三大核心挑战：交互逻辑的碎片化、任务执行的线性局限以及上下文管理的粗放式处理。本文将以Coze AI的智能体工作流设计为研究对象，深入剖析其突破性的技术架构与实现路径，为行业提供可落地的智能体设计范式。 一、传统提示工程的架构性缺陷 ...