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AI Agent是指具备自主感知、记忆、决策、工具调用、执行能力的人工智能实体，能够在没有人类实时干预的情况下完成特定目标的任务。和传统的大模型应用相比，AI Agent的核心差异是具备「自主决策能力」，不需要人类为每一步操作编写明确指令，而是可以根据目标自动规划执行路径、调用工具、修正错误。AI Agent的核心组成模块可以用下图表示：fill:#333;important;important;
2026年低代码平台技术评估显示，私有化部署、流程引擎和AI原生能力成为关键指标。实测20+款平台发现，企业级核心系统需满足私有化+开放技术栈+AIAgent三大硬指标。织信、活字格、得帆等平台在私有化/企业级路线表现突出，其中织信以Java+Vue技术栈、BPMN2.0流程引擎和内置AIAgent获得最高评分（88/100）。Gartner预测2026年70%新应用将采用低代码构建，中国市场规模
《AI时代低代码平台的生存之道：2026年企业数字化实践指南》 摘要：本文基于10年数字化项目经验和30+低代码项目实践，探讨AI时代低代码平台的发展趋势。核心观点包括：1）AI不会取代低代码，二者形成互补关系，AI负责理解意图，低代码确保工程化落地；2）2026年低代码平台呈现五大变化：自然语言开发、AI智能体嵌入、模型驱动主导、信创适配普及等；3）提出企业选型的五个关键维度：技术架构、AI能力
微软AutoGen对“Agent”的定义是：“一个具备‘说话能力’、‘工具使用能力’、‘代码执行能力’的自主或半自主软件实体”——它的核心是“对话式交互”，多个Agent之间通过“自然语言对话”的方式进行通信。英伟达NVIDIA NIM Agent对“Agent”的定义是：“一个部署在NVIDIA NIM平台上的、具备‘推理能力’、‘工具使用能力’的自主或半自主软件实体”——它的核心是“高性能推理
这周我们为 AI 零代码应用生成平台引入一个全新的技术架构 —— AI 智能体工作流，通过 LangGraph4j框架重构代码生成逻辑，并补充搜集图片素材、代码质量检查等过程，让生成的网站更真实可靠。
JeecgBoot低代码原 Online 代码生成器依然是经典可靠的工具，稳定可视化，两者并不冲突——日常增改字段、做整模块用 AI Skill 几秒搞定；需要可视化检查表结构、对 AI 工作流不熟悉的开发者，老 Online 依然顺手。低代码的下一站不是"更精致的图形界面"，而是"会聊天的代码生成器"。这一步，JeecgBoot低代码走得相当扎实。本文为 JeecgBoot AI 专题研究系列文
摘要：本文基于10年TOB企业数字化经验，总结出低代码平台选型的5大核心维度：技术能力（引擎完整性、并发支撑、部署方式）、业务适配（用户定位、行业模板、流程复杂度）、安全合规（数据加密、信创要求、权限管控）、扩展生态（API集成、开放架构、AI能力）和服务生态（实施支持、客户案例、供应商实力）。特别强调选型不是选功能最全或最便宜的，而是选择与企业长期发展匹配的合作伙伴。
低代码 v2.0 时代的核心命题，是把低代码平台从“给人用的可视化工具”重新定义为“给 AI 调用的能力底座”。JeecgBoot v3.9.2 通过九大 Skills，把"一句话生成表单、画流程、搭 OA 审批、生成大屏与整个系统"从口号变成了仓库里能直接跑起来的功能。拖拉拽时代的低代码，把"写代码的繁琐"换成了"配置的繁琐"；一句话时代的低代码，把繁琐还给了机器，把判断留给了人。这才是低代码本
在数字化转型加速推进的当下，API 已成为企业数据流通的 "神经网络"，但伴随而来的敏感数据泄露风险正呈指数级增长。Gartner 报告显示，2023 年全球企业数据泄露事件中，39% 源于 API 接口滥用，而传统静态脱敏技术在复杂业务场景下的防护效能已下降 42%。动态脱敏技术作为应对 API 数据流动安全的核心方案，通过实时识别、智能处理、动态响应的全流程防护，正成为企业构建数据安全流动体系
你有没有遇到过这种情况：Agent 逻辑写完了，每次手跑一遍感觉没问题，结果上线后某个边界 case 一触发，整个 Graph 就卡住了。或者修了一个节点的逻辑，另一个节点莫名其妙输出异常，排查半天发现是状态流转写错了。
低代码与AI的融合正在推动技术开发模式的变革。本文探讨了低代码平台在AI加持下向"无代码"演进的趋势： 传统低代码仍存在局限，复杂业务逻辑仍需专业开发者介入，形成"门槛低但天花板低"的矛盾。 AI大模型能直接将自然语言需求转化为可执行代码或配置，通过示例演示了如何用GPT-4生成低代码平台可消费的JSON配置。 这种演进改变了开发流程，AI成为低代码平台的&
服务器装好以后，我才真正意识到：Hermes Agent 的重点不是“能不能一键安装”，而是它后面那套 Agent、Gateway、工具和模型配置的组织方式。
这两年除了做自己的产品外，我们还做了不少AI项目，如图所示：
当 ChatGPT 可以直接生成 Python、React 代码时，一个问题被反复提出：**低代码还有存在的必要吗？**答案是肯定的——不仅必要，而且比以往更加关键。AI 生成代码的能力正在指数级增长，但"生成代码"和"构建软件系统"之间横亘着一条巨大的鸿沟。一个企业级应用不是代码片段的堆砌，而是的有机整体。传统代码生成只解决了"写"的问题，却无法解决"组装"、“验证”、"演进"的问题。低代码平台
通过影刀RPA，我们不仅解决了电商上架的刚需痛点，更重塑了工作流——从“人力搬砖”到“智能调度”。技术本身不是目的，降本增效才是核心价值。作为开发者，我最享受的就是程序跑通那一刻的成就感：代码在云端默默运行，而你喝着咖啡，专注更有价值的事。泰酷辣的是，影刀RPA社区资源丰富，遇到问题随时查阅文档或交流，杜绝“造轮子”的浪费。如果你还没尝试过RPA，今天就是最佳时机！赶紧下载影刀，用这个方案搞定你的
Android电商直播app视图层全方位完整解析
摘要 本文探讨了初代无代码平台的兴衰历程及其对AI时代低代码发展的启示。初代无代码平台（如Google App Maker、微软InfoPath）曾承诺通过拖拽组件快速构建业务系统，但最终因五大核心问题而衰落：灵活性不足导致复杂逻辑难以实现；性能瓶颈使生成产物臃肿；供应商锁定带来迁移风险；版本管理困难阻碍协作；无法适应AI时代需求。随着大语言模型的出现，低代码平台迎来转机——AI可自动生成高质量代
AI Skills 自然语言编程全新发布:一句话生成完整代码、一句话画流程、一句话设计表单、一句话出报表与大屏、一句话生成整个系统，覆盖 JeecgBoot 低代码全场景。JeecgBoot 是一款 AI 低代码开发平台，支持"低代码 + 零代码"双模式。零代码模式下，5分钟零代码快速搭建完整业务系统；低代码模式下，AI 自动输出前后端代码、建表 SQL 与菜单权限，生成即可运行。平台内置AI应用
飞轮储能系统主要由飞轮本体、背靠背变流器、控制系统以及能量管理系统组成。其中，背靠背变流器是连接飞轮和电网的关键设备，负责实现能量的双向流动。飞轮通常采用永磁同步电机（PMSM）作为驱动和发电装置，具有高效、响应快等优点。在系统运行过程中，飞轮通过变流器吸收电网的能量，将其转化为机械能储存起来；当需要释放能量时，飞轮则通过变流器将机械能转换为电能，回馈给电网。整个系统的核心在于对变流器的精确控制，
AI Agent Harness Engineering（AI Agent编排工程）指的是将Agent的核心组件（大模型、记忆、工具、工作流、分发渠道）进行模块化封装，通过可视化拖拽、配置化的方式快速组装、调试、部署Agent的工程方法，核心目标是降低Agent开发的技术门槛和成本。开发方式技术门槛开发周期灵活性维护成本适合场景全代码开发（LangChain等）高2-3人月极高高核心业务、复杂逻辑
本文探讨企业级低代码平台的核心集成能力，指出真正的挑战在于构建可治理的应用交付链路。文章分析了低代码平台对接ERP、CRM等系统时面临的数据源接入、API生命周期管理、统一认证等关键问题，强调系统集成必须与安全审计、权限控制相结合。通过速众AI平台的案例，展示了如何将外部数据源转换为可维护模型，以及如何通过产品化手段解决接口鉴权、参数映射等企业级需求。最后提出低代码平台应作为集成编排层，在保留企业
在技术面试中，CSDN作为国内最大的IT社区，汇聚了无数程序员的面试经验与高频考题。无论是校招还是社招，面试官往往通过一系列经典问题考察候选人的基础扎实程度、问题分析能力以及代码实现能力。本文精心整理了CSDN上出现频率最高的面试题，涵盖数据结构与算法、数据库、计算机网络、操作系统、编程语言以及系统设计六大模块。每道题均配有详细的文字讲解和可运行的代码示例，力求让读者不仅“知其然”，更“知其所以然
摘要：金融保险理赔自动化测试框架解决了传统回归测试的三大痛点：效率低下、覆盖不足和环境依赖。通过用例原子化分解、动态数据治理和智能回归策略，实现理赔流程高效验证。某寿险公司应用后，缺陷率下降72%，测试人力减少83%，规则覆盖率达98.6%。未来将结合LLM自动生成用例、混沌工程和实时监控持续优化测试体系。该方案显著提升了金融保险领域的测试效能和质量保障能力。（149字）
对于企业管理系统、业务流程、行业解决方案这些核心场景,企业级低代码开发平台已经能够提供媲美传统开发的能力,同时带来几倍到十倍的效率提升。一个典型的企业级低代码开发平台会内置80+可视化组件,覆盖表单、图表、布局、容器等全场景,支持MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等主流数据库,严格遵循阿里巴巴Java开发规范。第一类不适合的场景是面向消费者的C端互联网产品,比如类
物联网平台，物联网源码，物联网上位机，物联网DEMO，物联网开发框架。这是一个已经商业化的物联网上位机分离出来的框架，c#语言，含有服务器，客户端，数据库，可以直接运行，系统使用三层设计，层次分明，不同账号可见区域不同。框架已经完成了设备、用户、分组的增删改查，操作日志记录，服务器已经完成和客户端以及DTU的通信连接管理，可以多DTU多客户端连接，客户端内嵌地图。带文字转语音播报功能。系统基础功能
摘要：云原生应用测试面临动态架构、高并发等挑战，传统方法难以应对。Amazon CodeGuru测试版作为AI驱动工具，通过智能代码审查、性能优化和缺陷预测三大功能提升测试效率。实战案例显示，该工具可缩短测试时间80%，提升覆盖率至91%，但需与人工测试协同工作。实施需分准备、集成、优化三阶段，强调数据标准化和人机协作。尽管AI测试工具带来73%的效率提升，仍存在业务贴合度风险和质量评估盲区。未来
Android之Rxjava2.X 7————Rxjava 条件操作符一. 目录Android之Rxjava2.X 7————Rxjava 条件操作符一. 目录二. 概述1.作用2.类型三. 具体操作符详解1.all（）2.takeWhile（）3.skipWhile（）4.takeUntil（）5.skipUntil（）6.SequenceEqual（）...
在进行土壤侵蚀数据分析之前，我们得先有合适的数据集。本次使用的数据集包含了不同地区的土壤侵蚀相关信息，比如坡度、植被覆盖度、降雨量等，这些因素都会对土壤侵蚀程度产生影响。假设我们的数据集是一个CSV文件，名为slope（坡度）、（植被覆盖度）、rainfall（降雨量）和（土壤侵蚀程度）。
超时设置。
打印出具体错误原因，然后在review自己代码并解决，本次遇到的问题时在断开网络时做网络请求，自己的代码内部抛出了一个自定义异常，只需要限制仅在有网情况下才做网络请求即可。【在使用RxJava时报错】
rxjava
——rxjava
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