- 随着企业AI Agent数量激增，其孤立与失控问题日益突出，类似早期信息化时的“软件烟囱”困境。火山引擎提出的“1+N+X”智能体工作站模型旨在建立统一的Agent管理体系，强调治理、复用与安全合规，推动AI从零散工具迈向工业化、有序化的“数字员工”新阶段。这标志着行业焦点正从单纯追求模型能力转向构建可持续的AI生态秩序。 随着企业AI Agent数量激增，其孤立与失控问题日益突出，类似早期信息化时的“软件烟囱”困境。火山引擎提出的“1+N+X”智能体工作站模型旨在建立统一的Agent管理体系，强调治理、复用与安全合规，推动AI从零散工具迈向工业化、有序化的“数字员工”新阶段。这标志着行业焦点正从单纯追求模型能力转向构建可持续的AI生态秩序。
- 本文详细介绍了如何利用Coze平台的工作流功能构建智能AI助手。通过解析核心组件并演示“个性化旅行规划师”的完整配置案例，文章展示了如何设计并行处理、集成外部工具并优化性能。重点探讨了工作流的模块化设计、版本控制及成本优化等进阶技巧，旨在帮助用户将AI从简单工具转变为能处理复杂任务、甚至具备自学习能力的业务伙伴。 本文详细介绍了如何利用Coze平台的工作流功能构建智能AI助手。通过解析核心组件并演示“个性化旅行规划师”的完整配置案例，文章展示了如何设计并行处理、集成外部工具并优化性能。重点探讨了工作流的模块化设计、版本控制及成本优化等进阶技巧，旨在帮助用户将AI从简单工具转变为能处理复杂任务、甚至具备自学习能力的业务伙伴。
- 过去一周，技术社区被一个名字反复刷屏：GLM-4.7。不是发布会造势，也不是营销话术，而是实打实地在 Coding、Agent、前端审美、工程稳定性 等多个维度，把一堆榜单和开发者的预期同时点燃。更关键的是—— 这一次，智谱 并不只是“发了个更强的模型”，而是把一整套「如何把模型练成能干活的工程体系」摊在了台面上。一、不是“参数变大”，而是模型真的更会做事了GLM-4.7 的核心变化，不在于... 过去一周，技术社区被一个名字反复刷屏：GLM-4.7。不是发布会造势，也不是营销话术，而是实打实地在 Coding、Agent、前端审美、工程稳定性 等多个维度，把一堆榜单和开发者的预期同时点燃。更关键的是—— 这一次，智谱 并不只是“发了个更强的模型”，而是把一整套「如何把模型练成能干活的工程体系」摊在了台面上。一、不是“参数变大”，而是模型真的更会做事了GLM-4.7 的核心变化，不在于...
- 从“看图说话”到“精准指令”在测试和开发一线工作多年，我发现一个有趣的现象：当工程师面对多模态LLM时，常常陷入两种极端——要么过度信任它的“智能”，要么因几次失败而全盘否定。实际上，Vision-LLM既不是魔法也不是废物，而是一个需要精确调校的专业工具。最近带领团队进行UI智能巡检项目时，我观察到一个典型的误用场景：工程师上传整个屏幕截图，然后简单询问“页面正常吗？”。结果模型要么给出笼... 从“看图说话”到“精准指令”在测试和开发一线工作多年，我发现一个有趣的现象：当工程师面对多模态LLM时，常常陷入两种极端——要么过度信任它的“智能”，要么因几次失败而全盘否定。实际上，Vision-LLM既不是魔法也不是废物，而是一个需要精确调校的专业工具。最近带领团队进行UI智能巡检项目时，我观察到一个典型的误用场景：工程师上传整个屏幕截图，然后简单询问“页面正常吗？”。结果模型要么给出笼...
- 2025年AI行业正从追求模型规模转向注重实际应用能力。大模型进化更强调稳定执行而非参数比拼，Agent逐渐成为能拆解任务、调用工具的新软件形态。AI Native以渐进方式重构软件工程，而具身智能虽热但商业化路径尚不清晰。在金融、医疗等领域，AI正从工具转变为可部署、可治理的业务流程核心。行业洗牌的关键，在于能否将AI稳定嵌入真实系统并完成闭环交付。 2025年AI行业正从追求模型规模转向注重实际应用能力。大模型进化更强调稳定执行而非参数比拼，Agent逐渐成为能拆解任务、调用工具的新软件形态。AI Native以渐进方式重构软件工程，而具身智能虽热但商业化路径尚不清晰。在金融、医疗等领域，AI正从工具转变为可部署、可治理的业务流程核心。行业洗牌的关键，在于能否将AI稳定嵌入真实系统并完成闭环交付。
- LocalAI 是一款免费开源的OpenAI替代方案，作为兼容OpenAI API规范的REST API服务，它允许用户在本地或企业内部环境中运行大型语言模型（LLMs）、生成图像和音频等AI功能。该项目无需GPU支持，可在消费级硬件上运行，支持多种模型家族，为开发者和企业提供了本地化AI推理的灵活解决方案。 LocalAI 是一款免费开源的OpenAI替代方案，作为兼容OpenAI API规范的REST API服务，它允许用户在本地或企业内部环境中运行大型语言模型（LLMs）、生成图像和音频等AI功能。该项目无需GPU支持，可在消费级硬件上运行，支持多种模型家族，为开发者和企业提供了本地化AI推理的灵活解决方案。
- 在企业知识管理领域，传统工具的技术短板早已成为数字化转型的拦路虎：关键词检索的 “信息噪声冗余”、知识沉淀的 “被动低效困境”、跨系统集成的 “接口壁垒难题”，这些痛点本质上都是架构设计与技术选型的底层缺陷。而一款以 AI 大模型为核心驱动的开源知识库系统，凭借直击核心的技术架构与工程化实现，将知识管理的效率与灵活性提升至新维度。本文将从底层技术架构、核心模块实现、企业级适配能力三大维度，深... 在企业知识管理领域，传统工具的技术短板早已成为数字化转型的拦路虎：关键词检索的 “信息噪声冗余”、知识沉淀的 “被动低效困境”、跨系统集成的 “接口壁垒难题”，这些痛点本质上都是架构设计与技术选型的底层缺陷。而一款以 AI 大模型为核心驱动的开源知识库系统，凭借直击核心的技术架构与工程化实现，将知识管理的效率与灵活性提升至新维度。本文将从底层技术架构、核心模块实现、企业级适配能力三大维度，深...
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- 本文分享了如何使用Cursor编辑器在一小时内零代码搭建个人网站。通过自然语言描述需求，逐步生成HTML、CSS和JavaScript文件，实现了包含导航、作品展示和联系表单的摄影网站。文章详细介绍了从结构设计、内容填充到移动端适配的完整流程，并提供了免费部署建议，展示了AI辅助工具如何让网站创建变得简单高效。 本文分享了如何使用Cursor编辑器在一小时内零代码搭建个人网站。通过自然语言描述需求，逐步生成HTML、CSS和JavaScript文件，实现了包含导航、作品展示和联系表单的摄影网站。文章详细介绍了从结构设计、内容填充到移动端适配的完整流程，并提供了免费部署建议，展示了AI辅助工具如何让网站创建变得简单高效。
- 在技术研发全流程中，知识管理始终是隐形却关键的效率枢纽。当团队面临API文档编写耗时耗力、故障排查时跨库检索无果、历史项目经验难以复用等问题，传统知识库工具的“关键词匹配+人工录入”模式早已力不从心。而AI技术的介入，正在让知识管理从“人适应系统”转向“系统适配人”。某款搭载全链路AI能力的企业级知识库工具，正是通过深度融合大模型与知识管理场景，精准破解技术团队的核心效率困局，成为研发效能提... 在技术研发全流程中，知识管理始终是隐形却关键的效率枢纽。当团队面临API文档编写耗时耗力、故障排查时跨库检索无果、历史项目经验难以复用等问题，传统知识库工具的“关键词匹配+人工录入”模式早已力不从心。而AI技术的介入，正在让知识管理从“人适应系统”转向“系统适配人”。某款搭载全链路AI能力的企业级知识库工具，正是通过深度融合大模型与知识管理场景，精准破解技术团队的核心效率困局，成为研发效能提...
- Apache Doris 4.0.2 版本推出重磅特性：Doris Catalog。该功能专为跨 Doris 集群联邦分析设计，支持通过 Arrow Flight 和虚拟集群两种模式，进行更高效、更贴合原生优化的跨集群查询。 Apache Doris 4.0.2 版本推出重磅特性：Doris Catalog。该功能专为跨 Doris 集群联邦分析设计，支持通过 Arrow Flight 和虚拟集群两种模式，进行更高效、更贴合原生优化的跨集群查询。
- 本文介绍了如何利用Cursor编辑器的AI功能提升调试效率。通过具体案例，展示了Cursor如何深入分析代码、定位问题根源，并协助修复从变量未定义到内存泄漏等复杂Bug。文章还分享了提供完整上下文、结合传统工具等实用技巧，指出Cursor虽不能替代人工验证，但能显著缩短从发现问题到着手解决的时间，是程序员的得力调试伙伴。 本文介绍了如何利用Cursor编辑器的AI功能提升调试效率。通过具体案例，展示了Cursor如何深入分析代码、定位问题根源，并协助修复从变量未定义到内存泄漏等复杂Bug。文章还分享了提供完整上下文、结合传统工具等实用技巧，指出Cursor虽不能替代人工验证，但能显著缩短从发现问题到着手解决的时间，是程序员的得力调试伙伴。
- 本文分享了如何利用Cursor AI工具高效重构1200行“烂代码”库。通过让AI解释代码块、识别坏味道，并逐步执行提取魔法数字、拆解巨长函数和处理条件嵌套等操作，成功将代码重构为模块清晰、可维护性高的状态。文章强调需结合人工审查与测试验证，将AI作为辅助工具，以恢复代码修改的勇气与效率。 本文分享了如何利用Cursor AI工具高效重构1200行“烂代码”库。通过让AI解释代码块、识别坏味道，并逐步执行提取魔法数字、拆解巨长函数和处理条件嵌套等操作，成功将代码重构为模块清晰、可维护性高的状态。文章强调需结合人工审查与测试验证，将AI作为辅助工具，以恢复代码修改的勇气与效率。
- 大模型正快速融入测试全流程——从用例生成、脚本编写到日志分析。本文用实战视角带你搞懂LLM核心原理、落地场景与避坑指南，手把手教你从“会用”进阶到“会赋能”，做那个驾驭AI的超级测试工程师。 大模型正快速融入测试全流程——从用例生成、脚本编写到日志分析。本文用实战视角带你搞懂LLM核心原理、落地场景与避坑指南，手把手教你从“会用”进阶到“会赋能”，做那个驾驭AI的超级测试工程师。
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