你看到了几个入门问题，以便你更深入地了解这个主题。你感到好奇，点击了“有哪些例子说明确保残障人士可访问性可以推动科技公司的商业价值？” 这时候，在幕后发生了以下事情： 选择合适的智能体：这是一切的原点。
我们的系统接收你的问题，并决定哪个智能体最适合处理它。
在上面这个例子中，它识别出你对科技公司中如何确保残障人士可访问性感兴趣，就会将你的问题导引到负责一般知识性问题的智能体。
收集信息
然后就得做些基础工作。智能体会调用内部和，搜索具体的 约旦 telegram 手机号码列表 例子和研究案例，这些例子和研究案例突出了设计中的确保这种可访问性与科技公司商业价值的关联。
这些就是产生最终回答的原始素材库。 编写回答：有了回答所需要的原始信息，智能体就开始编写回答了。它将数据过滤并综合成一个连贯、信息丰富的答案，为你提供明确回答。
为了避免生成太多的文字并使体验更具互动性，会调用内部来对回答进行修饰，比如加入文章链接或帖子中提到的人物的资料。
作为用户你可能会接着问“我如何将自己的职业转向这个领域？”，然后我们会重复上面这三个步骤，但这次会将你路由到职业和工作的智能体。
只需点击几下，你就可以深入了解任何主题，获得可操作的见解或找到你下一个大好机会。
这一切在很大程度
上得益于大语言模型（）的出现，我们认为进一步分享我们在构建这些功能时面临的挑战和幕后故事会很有趣。