Playwright是一款跨平台的Web自动化测试框架，支持Chromium、Firefox等主流浏览器，具有速度快、可靠性强等优点。它通过WebSocket与浏览器通信，相比Selenium更高效。Playwright提供Codegen（录制测试）、Inspector（检查元素）和TraceViewer（追踪测试）等核心工具。安装简单，通过pip即可完成。常用API包括页面导航、元素定位、输入操

检索增强生成（RAG）技术结合信息检索与大型语言模型，提升生成内容的准确性和时效性。RAG系统包含检索器、编码器和生成器三个核心模块，工作流程分为知识库预处理、实时查询处理和增强生成三个阶段。通过文档分割、向量化处理和相似性搜索实现高效检索，再结合提示工程将检索结果输入LLM生成回答。该技术可应用于企业知识管理、客户服务等场景，有效解决大模型幻觉和知识更新问题。优化策略包括改进检索算法、提示模板设

人工智能低代码开发平台Dify与Coze对比分析：Dify采用Python一体化架构，适合快速原型开发和企业级部署，具有平缓学习曲线和成熟社区；Coze基于Golang微服务架构，模块化设计适合大型企业定制需求。Dify在知识库问答和客户服务场景表现优异，Coze擅长多Agent协同处理复杂业务。建议Python团队选择Dify，Go语言团队选择Coze，也可组合使用二者优势。文章还提供了30分钟

本文探讨多模态大模型(MLLM)对比评测的技术实现方案。针对当前多模态模型评测面临的复杂度高、成本大、效率低等痛点，提出动态列生成、批量标注模式等创新方案，可实现40%以上的效率提升。文章详细解析了对比评测功能架构，包括核心交互流程、动态列生成技术和路由状态管理等关键技术点，并分享了自动化评分辅助、多模态数据展示等实践案例。同时指出评测过程中的典型问题及解决方案，如状态同步难题等。最后提出未来演进

摘要：敏捷开发模式下测试工作面临巨大挑战，爱测智能平台通过AI技术提供创新解决方案。平台整合大模型与智能体技术，实现从需求文档自动生成测试用例、智能执行测试到生成详细报告的全流程自动化。特色功能包括智能遍历、差异对比测试和知识图谱构建，显著提升测试效率和质量。该方案降低了测试门槛和成本，特别适合快速迭代的敏捷开发环境，助力企业构建智能化质量保障体系。目前产品已开放试用。

摘要：Dify测试智能体助力测试效率提升500%，通过可视化AI工作流实现测试自动化转型。该方案解决了传统测试手工编写低效、边界场景易遗漏等问题，支持自然语言转换测试用例、智能数据生成和知识库增强。部署10分钟即可完成，支持Docker一键安装和多种模型配置。实战案例显示，测试用例开发时间从2-3天缩短至2-3小时，场景覆盖提升100%。方案包含CI/CD集成、多平台报告推送等进阶功能，提供从测试

一、场景需求：AI协作协议要解决什么？‌假设你需要实现以下两种系统交互：场景1‌：AI客服与库存系统实时核对商品库存（‌强实时交互‌）场景2‌：大语言模型自动调用更新后的知识库数据（‌上下文同步‌）这两个场景背后正是‌A2A‌（点对点交互）与‌MCP‌（上下文共享）的核心差异。二、协议核心差异：A2A与MCP的本质区别‌设计目标‌：‌实时动作指令传递‌技术特点‌：基于请求-响应模式（类似RPC）结

智能体（Agent）是能够感知环境并自主执行任务的代理系统，广泛应用于AI测试领域。测试智能体通过多模态感知、决策规划、自主执行和持续学习等能力，实现软件测试的自动化与智能化。其核心特征包括自主性、智能性、适应性和协同性。AI测试用例编写需兼顾上下文意图与自动化动作，采用声明式或命令式风格，并通过优化token特征提高大模型预测准确性。测试智能体可显著提升测试覆盖率和效率，是软件测试自动化的重要发

本文介绍了如何利用大型语言模型(LLM)自动化构建知识图谱的技术方案。通过LLM图转换器技术，可以从非结构化文本中自动提取实体和关系，形成结构化知识图谱。文章详细讲解了核心组件(实体提取、关系抽取、图谱构建)、实现方法(Python代码示例)以及高级优化技术(实体消歧、关系验证等)。这种结合LLM的知识图谱构建方法相比传统人工方式更高效，可应用于医疗、学术、企业等多个领域，为智能应用提供强大的知识

LightRAG是一款创新的知识图谱增强检索框架，通过结合向量检索与结构化知识图谱，显著提升检索准确性和可解释性。其核心优势包括轻量高效、多模态支持和透明解释能力。安装简单，支持Python环境，提供快速构建知识图谱和检索的API。高级功能支持自定义知识提取和性能优化，适用于专业领域知识库构建。实践案例展示了从多源数据构建知识图谱和评估检索质量的方法。最佳实践建议注重数据预处理和关系验证，适用于需