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传统制造企业在数字化转型过程中，面临着一个普遍而棘手的问题：来自不同客户的订单文档格式千差万别，有PDF、Excel、Word、扫描件、甚至手写订单。这些非标准化的订单数据需要人工录入MES（制造执行系统）才能启动生产流程，不仅效率低下，而且容易出错。

随着GPT-4V、Claude 3.5 Sonnet等多模态大模型的成熟，我们终于有了一个优雅的解决方案：结合视觉识别能力、自然语言理解和代码生成能力，构建一个智能的订单归一化工作流。在这个工作流中，AI Agent承担大部分繁重工作，人类只需在关键节点进行验证和确认，实现真正的人机协作自动化。

在教育科技领域,AI自动批改试卷已经从概念走向现实应用。本文通过一个小学标准化试卷高准确度批改的Agent实践案例,系统性地总结了如何将传统行业数据转化为AI-Ready格式的工程范式,为类似场景提供可复用的方法论。

当我们谈论AI应用开发时，经常会听到API、MCP（Model Context Protocol）和Skills这三个词。它们看起来都是让程序之间"对话"的方式，但究竟有什么不同？让我用一个简单的餐厅比喻来解释。

想象你要解决"吃饭"这个问题，有三种不同的方式可以选择。每种方式代表了不同的技术范式，适用于不同的场景。