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AI 自动化的实用指南：智能体到底要花多少钱、该记录些什么，以及如何把一个数据集变成能自行运行的工作流。
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作者 Théo P. 和 Noah Schmidt7 分钟阅读利基数据：小数据集什么时候能胜过大数据集
拥有数据本身不是护城河，把它保持最新才更接近。用五个问题分辨哪份利基数据集值得投入。
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作者 Sophie M. 和 Emma R.5 分钟阅读无代码 AI 自动化：从一句话到可运行的工作流
用日常语言描述任务，得到一个可以看见、运行和修改的工作流。不用手工连节点，也不必盲信一个黑盒。
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作者 Camille R. 和 Noah Schmidt6 分钟阅读如何把数据集变成自行运行的工作流
六个步骤，从手动核对的文件到会自动刷新、判断并在行动前征询的价格监控。外加四个静默失败的陷阱。
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作者 Théo P. 和 Nora A.8 分钟阅读AI 工作流还是 AI 智能体：各自到底花多少钱
一个客服工单上，单个智能体约 19 美分，拆分后的工作流约 2 美分。差距为何存在、何时缩小，以及什么时候该选智能体。
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作者 Théo P. 和 Inès L.8 分钟阅读如何避免 AI 智能体超支
告警不是限制，多数服务商的支出上限只发一条通知。真正的天花板长什么样，以及如何证明你的上限会拒绝一次调用。
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作者 Inès L. 和 Nora A.7 分钟阅读一个 AI 智能体该给多少预算？
一步到底花多少钱、该加多少余量，以及为什么限制迭代次数控不住钱。一套得出可辩护数字的实用方法。
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作者 Inès L. 和 Noah Schmidt8 分钟阅读每次 AI 智能体运行该记录什么
你的面板不是审计记录，标准 AI 追踪默认不保存提示词。按运行和按步骤该记下什么，才能在事后说得清楚。
阅读更多作者 Inès L. 和 Nora A.7 分钟阅读AI 智能体日志该保留多久？
小小的骨架保留数年，庞大的内容保留数月。欧盟《人工智能法案》到底要求什么，以及为什么多数智能体根本不在范围内。
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