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文章探讨了AI系统中模型与架构的关系，通过四个核心概念构建了完整的智能体框架：LLM（大语言模型）作为决策中枢，Agent作为协调系统，MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，SKILL封装工具调用。作者用"大脑-神经系统"类比说明各组件协同关系，并通过智能预订、编程助手等案例展示其应用。文章指出未来趋势是构建开放生态、自动技能发现和垂直专家系统，同时面临复杂性管理、标准化、安
综上所述，伙伴云与斑斑低代码作为国产低代码平台各有侧重：伙伴云凭借生态整合优势，适合已接入钉钉/企业微信生态、有轻量级数据管理需求且愿意支付年费的企业；斑斑低代码则以“真免费、全功能、私有化部署”为核心竞争力，更适配预算有限、需求全面或对数据安全要求高的中小企业。企业可根据自身生态接入情况、功能需求、成本预算及数据安全考量，选择最契合的数字化转型工具，实现高效降本的转型目标。
本文介绍了使用Webpack Bundle Analyzer进行JavaScript性能优化的方法。该工具通过解析Webpack构建生成的stats.json文件，提供Treemap、Sunburst等可视化视图，帮助开发者分析模块体积、依赖关系和重复代码。文章详细讲解了工具的安装配置、实战优化案例（如按需加载、依赖替换）以及进阶策略（模块分割、多级压缩）。同时提出了建立自动化分析流水线和性能监控
企业软件从硬件依赖发展到数据导向，关系型数据库的出现实现了业务抽象和规模化应用。随着业务复杂度增加，数据库外构建应用软件成为主流，形成了"高级语言+数据库"的技术范式。这种分层结构虽提升了用户体验，却导致数据模型膨胀、业务规则叠加、交互逻辑复杂化等问题。企业软件演变为需要长期维护的复杂系统，持续累积的复杂度成为行业挑战。
本文探讨了低代码平台的本质与局限，分析了织信AI低代码平台的创新之处。作者认为低代码的核心在于业务场景抽象和可视化设计，而传统低代码存在场景适配和业务贴合度的限制。
百度智能云EasyDL模型训练（核心技术支撑）—— 以国家定级图谱为标准，训练能精准识别雪花肉等级的图像分类模型，最终部署为可调用的API接口，为后续识别提供技术能力；第二阶段：简道云插件配置与集成（业务应用落地）—— 基于简道云平台开发自建插件，配置模型接口调用参数、表单交互规则，实现“用户上传图片→插件调用模型→自动返回等级结果”的业务闭环。
DoraMate是一款面向具身智能开发者的可视化低代码平台，旨在降低DORA框架使用门槛。该平台通过拖拽式节点编排、实时预览等功能，将开发效率提升5-10倍，同时保持与DORA生态完全兼容。系统采用Rust开发，具备内存安全和高性能特性，支持纯文件系统存储和本地代理服务。核心功能包括可视化节点编辑器、YAML导入导出引擎和自动布局算法，当前MVP版本已实现基础编辑器功能，未来将完善文件管理、日志推
ESMAP AI数字孪生技术体系通过"数据采集-孪生建模-智能分析-虚实联动"全链路方案，解决传统行业智能化转型痛点。采用三层融合架构实现数据、AI与孪生体协同，五大核心算法突破建模慢、精度低等瓶颈，包括3D高斯重建、异常检测、多模态融合等关键技术。该系统通过模块化设计适配制造、能源、物流等行业，实现设备预测性维护、生产流程优化等场景应用，将行业运营从"经验驱动&qu
低代码开发平台测评摘要：本文分析了低代码开发的概念与优势，并对国内主流平台进行测评。低代码通过可视化界面降低开发门槛，相比传统开发效率提升500%、成本降低60%。重点测评了织信、宜搭、微搭三大平台：织信(90分)以AI融合见长，适合中大型企业复杂系统；宜搭(82分)依托钉钉生态，组件丰富；微搭(80分)专注微信生态，小程序开发优势突出。各平台在易用性、扩展性等方面各具特色，企业可根据业务需求、技
本手册系统探讨低代码技术的核心价值与应用路径。随着企业软件复杂度持续增长，低代码通过重构软件经济模型，将工程复杂度内聚到平台层，实现从个人能力依赖转向平台能力沉淀。手册从技术背景、概念原理、典型场景到管理挑战，构建完整认知框架，特别强调低代码与AI结合的中间形态价值——AI生成元数据，低代码提供可控调试环境。面向技术管理者，手册旨在提供可长期参考的低代码治理思路，帮助企业在数字化进程中平衡效率与可
摘要：钣金工厂的多品种、小批量离散制造特性对数字化系统提出业务适配性敏捷迭代性和低成本落地性三大核心诉求。活字格低代码开发平台通过轻量部署架构、前后端分离设计、可视化建模和服务端命令等技术能力，实现了钣金生产全流程的数字化映射。平台支持80%基础场景可视化配置和20%复杂场景代码扩展的混合开发模式，既能快速搭建订单管理、生产排产等基础功能，又能定制套料优化、成本核算等专业算法。
摘要：钣金工厂面临订单混乱、生产不透明、物料管理低效、品控滞后等痛点，数字化转型因传统开发模式成本高、周期长而受阻。低代码平台通过可视化搭建快速构建定制化系统，实现订单自动拆解、生产进度透明化、物料精准配送和质量实时监控，帮助中小钣金厂以1/5成本3个月完成数字化改造，提升效率30%以上。低代码不仅解决当前问题，更为企业未来发展预留扩展空间，使数字化从奢侈品变为普惠工具，推动传统制造业向智能化转型
以太坊基金会宣布 ERC-8004 标准即将上线，为 AI 代理经济提供信任基础。该标准通过身份注册表、声誉注册表和验证注册表，解决 AI 代理跨平台协作时的身份识别、信任验证问题。文章介绍了 Virtuals Protocol、MEMO、PayAI 等基于 ERC-8004 的项目，展示了 AI Agent 经济的发展前景。ERC-8004 为主网推进，使 AI 代理身份可查、声誉可追、验证可用
AI Agent正引发计算模式从传统"问答"向"行动"的范式转移，通过智能规划与跨场景协同重塑商业价值。沃丰科技报告揭示五大核心变革：全员Agent化实现意图驱动，业务流Agent化打破业务孤岛，客户体验专家化推动主动服务，安全防御主动化构建智能防护体系，以及规模化成长推动人才升级。AI Agent市场呈爆发式增长，预计2026年商业竞争将迈入"人+Agent"协同新阶段，为企业创造持续增长动力。
在山东某科技企业的质量保障部，资深测试工程师李明用十年积累的Excel建模能力，三个月内转型为AI测试专家。这个案例揭示了测试领域的新趋势：传统数据处理技能正成为拥抱AI测试的跳板。本文将解析该转型路径的技术实现，并拆解测试领域公众号的爆款内容规律。当传统测试逐步被自动化取代，掌握“AI+数据”双引擎的工程师将成为质量保障体系的核心架构者。山东案例证明，拥有数据处理思维的测试工程师在AI时代更具转
摘要：公众号热文解析显示，2026年软件测试领域三大黄金赛道：1）测试工具评测（占60%流量），需突出AI工具应用与实操数据；2）职业转型案例（搜索量超50万），真实副业故事转化率更高；3）技术趋势深析（互动率提升25%），需结合法规与AI融合趋势。AI工具链可自动化80%内容生产，从选题生成到流量变现，10万+阅读量单篇收益达300-500元。建议测试从业者聚焦垂直场景，构建多账号矩阵，抓住AI
2026年跨平台测试工具迎来智能化变革，AI与云原生技术推动测试效率提升70%以上。本文梳理测试工具从自动化到AI原生的三阶段进化历程，解析当前公众号热度最高的AI驱动测试、云原生持续测试和自愈框架三大焦点。通过对比主流工具优劣势，为从业者提供技能升级建议：转向测试场景设计，掌握Prompt工程和AI工具应用，并针对不同团队规模推荐工具选型策略。文章指出跨平台测试已发展为质量工程范式，强调构建技术
通过机器学习分析历史攻击数据，提前识别未公开漏洞（如JWT篡改、OAuth2.0逻辑缺陷），误报率降低60%。：利用GAN网络构造高杀伤力畸形数据包（如SQL注入变体、超长payload），漏洞检出率提升40%。：以YAML定义API访问控制规则（如RBAC、IP白名单），自动生成渗透测试用例。：当API发生字段变更时，AI自动修复80%安全测试用例，维护效率提升10倍。：量化安全漏洞导致的资源损
2026年将是AI智能体从概念走向规模化生产力的分水岭。调研显示，57%企业已在多阶段工作流程部署智能体，86%将其用于生产代码开发，AI智能体在开发全流程提升效率近60%，80%企业已获得可衡量经济回报。未来趋势是从单步自动化走向跨职能流程，主流路径是"混合式"部署。最大障碍不是模型，而是数据集成与变革管理。智能体将把人从执行中解放出来，专注于战略工作。
本文提供了使用RAG和FastAPI构建生产级AI代理的完整蓝图，涵盖API层设计、代理循环实现、RAG向量搜索、护栏系统、成本监控、异步处理和容器化部署等关键组件，强调可靠性、可观测性、成本控制和安全性，为开发者提供了从零开始构建可扩展、安全且经济高效的AI代理系统的实用指导。
Spec-Driven 模式是以结构化规格作为开发基础的一种创新开发模式。与传统的代码驱动开发不同,这种模式将用户需求转化为结构化的规格文档,开发人员根据规格文档进行系统开发。结构化规格文档具有清晰、明确、可复用的特点,能够让业务人员和技术人员在开发前就对系统功能达成共识,避免因为需求理解偏差而导致的返工。同时,结构化规格文档可以作为系统测试和迭代的依据,确保系统开发的质量和效率。
随着AI技术的持续迭代与低代码平台的不断成熟，AI+低代码正在重构医药行业的数字化格局——它不仅解决了医药行业“需求迭代慢、技术门槛高、业务与IT脱节”的核心痛点，还实现了“效率提升、成本降低、合规适配”的多重价值，成为医药企业数字化转型的“标配”。但我们也要清醒地认识到，AI+低代码并非“万能的”，其价值的实现，离不开企业对业务痛点的精准把握、对平台的合理选择、对落地流程的科学规划，更离不开业务
普元作为深耕低代码领域20余年的厂商，已将多年工程经验浓缩到产品中，其EOS Platform 8.5版本针对工程化能力进行了全面优化，该版本全面重构了服务端SDK，替换了原Eos Foundation组件，提升了SDK的稳定性与易用性，同时提供Afcenter SDK、BFP SDK、BpsClient SDK三大SDK，涵盖各类常用API，保障业务平滑迁移，真正实现了低门槛开发与工程级交付的平
本文介绍了开源低代码AI开发平台Dify的核心功能与应用实战。Dify通过可视化界面简化了AI应用开发流程，支持文本生成、知识库问答、多模态交互等场景。文章详细讲解了Dify的部署方法（Docker或源码部署）、三种典型应用的开发过程：文本摘要工具（含Prompt设计）、私有知识库问答系统（RAG技术）、图片内容分析应用（多模态处理）。此外，还介绍了工作流编排和自定义插件开发等高级功能，以及生产环
将 Claude Code 与低代码平台结合，不仅仅是工具层面的叠加，更是开发思维的转变。传统的开发模式要求开发者精通前端、后端、数据库等多个技术栈，而新的模式允许开发者将精力集中在业务逻辑和用户需求上，将技术实现的细节交给 AI 和低代码平台处理。这种转变带来的效率提升是多维度的：时间成本的降低让快速响应业务需求成为可能，技术门槛的降低让更多非专业开发者能够参与工具搭建，而代码质量的保证则来自于
到2026 年， Gartner 预测 超过 80% 的企业 将使用生成式 AI 的 API 或模型，或在生产环境中部署支持生成式 AI 的应用，而在 2023 年初这一比例 不到 5%。来源：《 Gartner 2024 10 大科技趋势 》问题1：第四次工业革命。
文章揭示AI时代GTM的深刻变革：GTM工程师崛起，用代码和AI重构销售流程；一个1000美元的AI Agent可替代百万年薪销售团队；产品技术差距缩小后，购买体验成为竞争壁垒；企业客户购买主要为"避免变糟"而非"变得更好"；PLG有天花板，大企业销售仍需人工；销售人员需具备更高技术素养。未来销售组织将是以工程思维解构增长逻辑的"代码销售员"。
本文介绍Project_Golem项目，通过UMAP降维和Three.js渲染将高维向量空间可视化，解决RAG调试黑盒问题。结合Milvus 2.6.8升级后，实现了实时数据注入、增量索引更新和混合检索能力，使方案具备生产级规模。开发者可通过3D界面直观观察语义空间结构、定位检索策略问题、验证调优效果，大幅提升RAG系统调试效率。
对于开发者而言，未来的表单开发不应浪费在冗余的布局调试中。FlashTable 通过AI+配置化引擎减少 80% 以上的手动编码工作量，专注于核心业务逻辑。需求响应速度从“周级”提升至“天级”，实现业务与系统的无缝对接。
低代码开发，并不是简单的 “拖拽式搭积木”，它的本质是 “可视化开发 + 模板化复用 + 自动化生成” 的三位一体模式。通过可视化界面，开发者无需编写大量代码，只需像搭建积木一样，将各种预制组件进行拖拽、组合，就能快速构建应用程序的基本框架。模板化复用则是将一些通用的业务逻辑和功能模块封装成模板，开发者可以直接调用这些模板，避免了重复开发，大大提高了开发效率。自动化生成代码是低代码开发的关键环节，
随着低代码赛道内卷加剧，企业在选型时面临信创、AI、高低代码融合等多重考量。本文基于十年项目经验，提出选型三大核心标准：业务场景匹配度、团队技术能力和合规需求满足度。重点分析了10款主流平台的优劣势，仅供参考
汇总了 2026.01.22-01.28 期间 NocoBase 的功能更新与改进。
Agent Skills是Anthropic提出的AI智能体能力模块化解决方案，通过标准化文件夹结构封装特定任务能力。它将AI能力拆解为可复用的"技能包"，采用渐进式加载机制降低token消耗（可减少60-80%）。核心特征包括自主决策（从被动执行到主动调用）、场景适应性和跨平台复用性。技能分为基础交互、决策规划、执行操作和学习进化四大类，支持代码脚本集成和知识检索增强。典型案
更重要的是，它能将业务行为元数据沉淀为上下文，通过不断的反馈循环，让系统“越用越聪明”，真正实现业务的智能化闭环。如果企业的核心诉求在于“核心系统重构”、“软件资产化”以及“AI与业务的深度融合”，数式Oinone凭借其“企业级产品化引擎”的定位、源码级的开放能力以及AI Native的架构设计，为企业实现技术自主、产品化输出与智能化升级提供了最坚实的架构支撑。它允许企业在不引入新架构的前提下，通
Forrester将低代码平台界定为支持可视化建模、AI生成、组件复用、代码扩展的全栈开发方式，可覆盖从开发到运维的完整生命周期。中国信通院提出进一步判定标准：低代码平台需具备模型驱动能力、双向开发模式、生态集成机制与信创适配体系，并具备承载核心业务系统的技术结构。2026年的低代码市场正在从功能对比转向结构能力的判断阶段。平台能否围绕统一模型体系组织研发能力，能否在标准产品能力与交付扩展之间建立
摘要：2026年大模型在关键领域的广泛应用引发伦理风险，促使伦理测试成为测试从业者的必备技能。欧盟AI法案和中国AI管理办法的实施，将伦理测试从可选变为强制要求。文章解析了伦理测试的紧迫性、核心风险（偏见、透明度、安全）及应对框架（HELM、SuperCLUE等），提出"预防-检测-响应"闭环方法，涵盖数据、算法和输出层的测试策略。建议测试人员掌握XAI工具、参与跨部门协作，通
2026年低代码的颠覆性影响，本质是测试范式的革命——从被动检测转向主动质量赋能。十大趋势显示，AI与低代码的融合将测试效率提升至新高度，但伴随伦理、兼容性和技能挑战。测试从业者必须：1. 拥抱AI工具，掌握自动化测试生成；2. 强化国产化与云环境验证能力；3. 推动治理框架，防范影子IT风险。未来，测试不再是开发的尾声，而是智能协作的核心枢纽，驱动企业数字化韧性。
《Agentic-R: Learning to Retrieve for Agentic Search》提出了一种面向智能搜索的新型检索器训练框架。针对传统RAG在多跳推理任务中的局限性，该框架同时考虑局部查询-段落相关性和全局答案正确性，通过双视角打分和双向飞轮迭代优化。实验表明，在7个数据集上平均提升2-3个EM分数，搜索轮数减少10-15%，有效解决了高相似但误导性段落的问题，显著提升了多轮
文章详细介绍了AI Agent开发的"最后一公里"解决方案，包括混合智能体架构设计、基于LangSmith的监控调试、OpenEvals自动化评估、Prompt Ops运维管理，以及DeepEval和LangFuse等工具。这套完整评估体系可解决Agent的黑盒困境、性能瓶颈和评估迷茫问题，实现从Demo到生产可用。
AI Agent落地困难，95%试点项目无法进入生产环境。主要挑战包括数据难以利用、系统对接成本高、安全风险和效果难优化。阿里云推出"1+2+N"解决方案，通过高手组件解决数据孤岛和安全问题，双开发范式降低使用门槛，稳底座提升性能并降低成本。该方案已支持高敏行业应用，预计2026年40%企业应用将集成AI Agent。
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