- 本文系统阐述了大模型工程化落地的核心方法论——Harness（驾驭工程）与Skills（技能体系）协同框架。针对大模型应用落地难、输出不稳定等问题，提出Harness工程作为管控体系，覆盖权限、参数、频次、结果、重试、状态六大维度，实现AI任务的可控执行；Skills作为标准化业务能力单元，通过单一职责、场景通用等原则实现能力封装。二者协同形成"能力执行+规范管控"的闭环，配套 本文系统阐述了大模型工程化落地的核心方法论——Harness（驾驭工程）与Skills（技能体系）协同框架。针对大模型应用落地难、输出不稳定等问题，提出Harness工程作为管控体系，覆盖权限、参数、频次、结果、重试、状态六大维度，实现AI任务的可控执行；Skills作为标准化业务能力单元，通过单一职责、场景通用等原则实现能力封装。二者协同形成"能力执行+规范管控"的闭环，配套
- 摘要： Prompt工程是高效使用大模型的核心技能，通过精准指令设计最大化AI输出质量。其核心原则包括：精准明确（补充场景、人群、格式等6大要素）、完整上下文（背景+约束+素材+诉求）、结构化逻辑（分层拆解任务）。关键技巧涵盖：角色设定（专业身份锁定）、任务拆解（复杂问题分步执行）、输出约束（格式/风格/篇幅控制）。实际应用中需遵循标准化流程：需求拆解→信息补齐→结构化指令→迭代优化。示例代码展示 摘要： Prompt工程是高效使用大模型的核心技能，通过精准指令设计最大化AI输出质量。其核心原则包括：精准明确（补充场景、人群、格式等6大要素）、完整上下文（背景+约束+素材+诉求）、结构化逻辑（分层拆解任务）。关键技巧涵盖：角色设定（专业身份锁定）、任务拆解（复杂问题分步执行）、输出约束（格式/风格/篇幅控制）。实际应用中需遵循标准化流程：需求拆解→信息补齐→结构化指令→迭代优化。示例代码展示
- 2026 年 8 月 20 日- 22 日，NineData 将出席 DTCC 2026（中国数据库技术大会）。NineData 创始人 & CEO 叶正盛将在主论坛带来《面向 AI Agent 的数据库 DevOps 与数据复制思考实践》主题演讲。 2026 年 8 月 20 日- 22 日，NineData 将出席 DTCC 2026（中国数据库技术大会）。NineData 创始人 & CEO 叶正盛将在主论坛带来《面向 AI Agent 的数据库 DevOps 与数据复制思考实践》主题演讲。
- 本文系统介绍了大模型多Agent协作系统的核心原理与实践方法。主要内容包括：1）多Agent系统的本质是通过分工协作解决单一大模型处理复杂任务时的局限性，具备角色专属化、行为自主化和交互协同化三大特征；2）详细解析了中心化编排、分层层级和分布式协同三种主流架构的优缺点及适用场景；3）深入讲解了任务拆解、智能分配、时序管控和异常处理等调度核心逻辑，并提供了四种可落地的调度策略；4）给出了从零搭建多A 本文系统介绍了大模型多Agent协作系统的核心原理与实践方法。主要内容包括：1）多Agent系统的本质是通过分工协作解决单一大模型处理复杂任务时的局限性，具备角色专属化、行为自主化和交互协同化三大特征；2）详细解析了中心化编排、分层层级和分布式协同三种主流架构的优缺点及适用场景；3）深入讲解了任务拆解、智能分配、时序管控和异常处理等调度核心逻辑，并提供了四种可落地的调度策略；4）给出了从零搭建多A
- 本文针对大模型选型难题，系统分析了主流模型的能力边界、成本结构和应用场景。文章将大模型分为闭源商用（如GPT-4o、Claude3.5）和开源可部署（如Llama3、Qwen）两大阵营，指出闭源模型开箱即用但存在数据合规风险，开源模型数据可控但需技术投入。通过对比各模型在RAG知识库和Agent场景的表现，提出选型应基于业务需求、调用规模和团队能力：文档处理优选Claude3.5，多模态任务选择G 本文针对大模型选型难题，系统分析了主流模型的能力边界、成本结构和应用场景。文章将大模型分为闭源商用（如GPT-4o、Claude3.5）和开源可部署（如Llama3、Qwen）两大阵营，指出闭源模型开箱即用但存在数据合规风险，开源模型数据可控但需技术投入。通过对比各模型在RAG知识库和Agent场景的表现，提出选型应基于业务需求、调用规模和团队能力：文档处理优选Claude3.5，多模态任务选择G
- 本文深入解析了Transformer架构的核心原理与工作流程，将其拆解为七大模块组成的标准化文本处理流水线。从Tokenization分词将文本转换为模型可识别的Token，到Embedding赋予语义向量，再到PositionalEncoding补充位置信息；通过Encoder-Decoder进行语义编码与文本生成，最后由Linear层映射权重和Softmax归一化概率输出。文章强调Transf 本文深入解析了Transformer架构的核心原理与工作流程，将其拆解为七大模块组成的标准化文本处理流水线。从Tokenization分词将文本转换为模型可识别的Token，到Embedding赋予语义向量，再到PositionalEncoding补充位置信息；通过Encoder-Decoder进行语义编码与文本生成，最后由Linear层映射权重和Softmax归一化概率输出。文章强调Transf
- 本文系统阐述了大模型从基础对话能力向工程化落地的关键路径——Skills原子能力与Toolchain工具链体系。核心观点包括：1. Skills是弥补大模型外部实操短板的独立能力单元，需具备原子性、可复用性和可描述性；2. Toolchain作为管理中枢，实现工具的智能调度、异常管控和全流程闭环；3. 二者通过插件化架构实现解耦，支持动态插拔和灵活扩展；4. 函数工具注册机制是技术核心，需规范元数 本文系统阐述了大模型从基础对话能力向工程化落地的关键路径——Skills原子能力与Toolchain工具链体系。核心观点包括：1. Skills是弥补大模型外部实操短板的独立能力单元，需具备原子性、可复用性和可描述性；2. Toolchain作为管理中枢，实现工具的智能调度、异常管控和全流程闭环；3. 二者通过插件化架构实现解耦，支持动态插拔和灵活扩展；4. 函数工具注册机制是技术核心，需规范元数
- RLHF是大模型对齐领域经典且完整的技术体系，依托人工反馈标注、奖励模型建模、强化学习多轮迭代的完整链路，让模型精准贴合人类偏好，是顶级商用大模型高精度对齐的核心基石，整体效果顶尖，但流程复杂、成本高昂。PPO作为RLHF的核心执行算法，凭借小幅稳定迭代的约束机制，解决了大模型强化学习训练不稳定的核心痛点，是传统高精度对齐场景的最优技术选择。 而DPO是对齐技术迭代优化的核心产物，跳出了传统强 RLHF是大模型对齐领域经典且完整的技术体系，依托人工反馈标注、奖励模型建模、强化学习多轮迭代的完整链路，让模型精准贴合人类偏好，是顶级商用大模型高精度对齐的核心基石，整体效果顶尖，但流程复杂、成本高昂。PPO作为RLHF的核心执行算法，凭借小幅稳定迭代的约束机制，解决了大模型强化学习训练不稳定的核心痛点，是传统高精度对齐场景的最优技术选择。 而DPO是对齐技术迭代优化的核心产物，跳出了传统强
- 预训练是从无到有造模型，搭建AI的通用认知底子；微调是从通用到专业改模型，让AI适配行业业务；量化、剪枝、蒸馏是从笨重到轻盈优模型，解决落地部署难题。这五项技术贯穿大模型研发、定制、优化、落地全生命周期，没有优劣之分，只有场景适配之别。新手落地项目，优先掌握微调+量化，低成本快速实现业务落地；进阶优化再叠加剪枝、蒸馏，打造极致轻量化模型；而预训练仅需了解原理 预训练是从无到有造模型，搭建AI的通用认知底子；微调是从通用到专业改模型，让AI适配行业业务；量化、剪枝、蒸馏是从笨重到轻盈优模型，解决落地部署难题。这五项技术贯穿大模型研发、定制、优化、落地全生命周期，没有优劣之分，只有场景适配之别。新手落地项目，优先掌握微调+量化，低成本快速实现业务落地；进阶优化再叠加剪枝、蒸馏，打造极致轻量化模型；而预训练仅需了解原理
- 本文系统阐述了检索增强生成（RAG）系统的全链路优化方案，针对实际应用中常见的召回不准、效果差等问题提出了完整的工程解决方案。全文围绕RAG五大核心环节展开：1）文档解析清洗，强调剔除冗余信息的重要性；2）文本分块策略，对比固定分块、层级分块和语义分块的优劣；3）双路检索机制，分析向量检索与BM25检索的互补优势；4）多路结果融合，介绍RRF算法的应用；5）重排序优化，说明精细化筛选的关键作用。文 本文系统阐述了检索增强生成（RAG）系统的全链路优化方案，针对实际应用中常见的召回不准、效果差等问题提出了完整的工程解决方案。全文围绕RAG五大核心环节展开：1）文档解析清洗，强调剔除冗余信息的重要性；2）文本分块策略，对比固定分块、层级分块和语义分块的优劣；3）双路检索机制，分析向量检索与BM25检索的互补优势；4）多路结果融合，介绍RRF算法的应用；5）重排序优化，说明精细化筛选的关键作用。文
- 本文系统剖析了大模型API在生产环境中的四大核心底层能力：流式输出原理、Token全生命周期管控、RateLimit限流处理和模型调度与异常自愈。文章首先指出多数线上故障源于对API底层机制认知不足，而非模型推理问题；进而详细拆解了API运行流程，区分同步与流式输出模式的差异；重点阐述了流式传输的SSE/WebSocket实现方案及KVCache机制。在Token管理方面，提出覆盖调用前中后的全流 本文系统剖析了大模型API在生产环境中的四大核心底层能力：流式输出原理、Token全生命周期管控、RateLimit限流处理和模型调度与异常自愈。文章首先指出多数线上故障源于对API底层机制认知不足，而非模型推理问题；进而详细拆解了API运行流程，区分同步与流式输出模式的差异；重点阐述了流式传输的SSE/WebSocket实现方案及KVCache机制。在Token管理方面，提出覆盖调用前中后的全流
- 面向多云、异构数据库和持续数据流转的环境，平台能力需要同时覆盖开发接入、治理控制、迁移评估与复制运行。NineData 7 月版本围绕这一链路增加多类型数据源支持，并在安全治理、复制稳定性和 AI 配置体验方面持续完善。扩展 SQL 开发层的异构数据源连接能力从平台能力建设看，本轮调整中，SQL 窗口和 SQL 任务补充 MaxCompute，SQL 窗口新增 AWS Redshift 与 ... 面向多云、异构数据库和持续数据流转的环境，平台能力需要同时覆盖开发接入、治理控制、迁移评估与复制运行。NineData 7 月版本围绕这一链路增加多类型数据源支持，并在安全治理、复制稳定性和 AI 配置体验方面持续完善。扩展 SQL 开发层的异构数据源连接能力从平台能力建设看，本轮调整中，SQL 窗口和 SQL 任务补充 MaxCompute，SQL 窗口新增 AWS Redshift 与 ...
- 文章摘要： Skill工程是构建AIAgent能力体系的核心，通过模块化封装、标准化编排和智能调度，解决大模型在复杂业务场景中逻辑混乱、执行不稳定等问题。Skill分为原子技能（基础能力单元）和复合技能（业务场景组合），需遵循单一职责、输入输出标准化等设计原则。关键实现包括分层封装（工具层、原子层、业务层）、四大编排模式（串行、并行、分支、循环）及智能路由调度（规则、语义、向量匹配）。优化方向涵盖 文章摘要： Skill工程是构建AIAgent能力体系的核心，通过模块化封装、标准化编排和智能调度，解决大模型在复杂业务场景中逻辑混乱、执行不稳定等问题。Skill分为原子技能（基础能力单元）和复合技能（业务场景组合），需遵循单一职责、输入输出标准化等设计原则。关键实现包括分层封装（工具层、原子层、业务层）、四大编排模式（串行、并行、分支、循环）及智能路由调度（规则、语义、向量匹配）。优化方向涵盖
- 上下文工程：大模型落地的核心方法论 本文系统阐述了上下文工程作为大模型应用底层基石的重要性与实施框架。不同于零散的提示词优化，上下文工程是一套体系化的信息管理方法论，通过四大核心策略解决大模型实际应用中的关键问题： 窗口管理 - 精细化分配Token资源，采用滑动窗口、动态预算等策略防止信息溢出 消息编排 - 结构化组织信息流，利用大模型首尾注意力偏好提升关键信息识别率 记忆压缩 - 通过摘要提炼 上下文工程：大模型落地的核心方法论 本文系统阐述了上下文工程作为大模型应用底层基石的重要性与实施框架。不同于零散的提示词优化，上下文工程是一套体系化的信息管理方法论，通过四大核心策略解决大模型实际应用中的关键问题： 窗口管理 - 精细化分配Token资源，采用滑动窗口、动态预算等策略防止信息溢出 消息编排 - 结构化组织信息流，利用大模型首尾注意力偏好提升关键信息识别率 记忆压缩 - 通过摘要提炼
- 在企业级 Oracle 数据库运维中，长事务的发现和处置是衡量运维成熟度的重要维度。缺乏结构化诊断流程的团队在面对长事务时，响应时间不可控，处置质量高度依赖个人经验。ChatDBA 提供面向 Oracle 长事务的标准化诊断能力，可作为企业运维体系的一环来建设和复用。构建长事务诊断能力的三个基础第一是事务运行时的状态采集，包含持续时间、会话信息、SQL 历史、锁等待和 undo 使用量，这些... 在企业级 Oracle 数据库运维中，长事务的发现和处置是衡量运维成熟度的重要维度。缺乏结构化诊断流程的团队在面对长事务时，响应时间不可控，处置质量高度依赖个人经验。ChatDBA 提供面向 Oracle 长事务的标准化诊断能力，可作为企业运维体系的一环来建设和复用。构建长事务诊断能力的三个基础第一是事务运行时的状态采集，包含持续时间、会话信息、SQL 历史、锁等待和 undo 使用量，这些...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道Agent集成与鸿蒙实战2026/08/11 周二 19:00-21:00
王一男-华为云码道产品规划专家；李炎-华为云码道产品专家；彭江敏-华为云鸿蒙端云一体化开发专家
本次直播带你解读华为云码道7月份产品新特性、新功能。更有专家演示码道Agent Space × 钉钉机器集成实战，从0到1打通消息通道；码道鸿蒙端云一体化实战，快速搭建员工签到系统。
回顾中 -
华为云开发者AI素养直播课·第三期2026/08/21 周五 16:00-18:00
林华鼎-华为云AI开发者运营负责人；念擎-华为云AI开发者运营案例开发专家
本期直播内容：AI六层能力首次详细解读 + 新一代华为云开发者空间亮相 + 校园案例直播带练
回顾中 -
华为云开发者AI素养直播课·第四期2026/08/28 周五 16:00-18:00
林华鼎-华为云AI开发者运营负责人；吴松明-华为云AI开发者案例开发专家
EduSwarm 是一个基于多智能体框架构建的 AI 教师团队协作平台：把备课、上课、作业、批改、学情等教学环节，交给多位专职 AI Agent（课件师、出题官、批改师、学情分析师等）协作完成。教师从「亲力亲为」变成「做决策」，学生只需凭课堂码加入即可实时跟课。
回顾中
热门标签