摘要：知识图谱与大模型技术对比分析，探讨各自在系统设计中的优劣势。知识图谱具有可解释性强、规则明确等优势，但存在构建成本高、更新滞后等问题；大模型具备快速迭代、跨领域适应能力，但面临黑盒风险和算力依赖。文章提出两者融合方案：知识增强大模型和检索增强生成技术，建议根据业务场景需求选择合适技术路线。最终指出知识图谱是系统的稳定锚点，大模型则是灵活的创新浪潮，二者互补才能构建更优的技术架构。

AI编程正从辅助工具转变为工程参与者，业务代码增长放缓而规范约束类内容增加。核心变化在于：1）AI Agent开始承担完整任务链路，需显性表达过去隐性的决策；2）Spec的核心作用是限制决策空间而非描述需求；3）Agent"造轮子"常因信息缺失而非能力不足；4）Token成本失控源于上下文管理不善；5）提高有效信息密度是关键。这一转变要求将隐性经验转化为系统约束能力，工程化水平

GLM-4.7模型突破性地从"答得对"转向"做得完"，重点提升编程任务和多步骤执行能力。其创新训练方法采用工程化思维：严格筛选有效数据，小模型验证后再训练。推理机制引入"交织式思考"，显著提升Agent任务稳定性。同时，模型在UI审美和工程理解方面也取得突破，能完成复杂交互流程。智谱还开源了强化学习框架Slime，推动模型向生产落地转型。

2025年AI行业正经历关键转型：从追求模型规模转向注重系统落地能力。大模型发展趋于稳定，不再依赖参数竞赛，而是通过工程优化提升可靠性和持续运行能力。Agent技术从概念验证转向实际应用，成为新型软件形态，但商业价值取决于交付能力而非技术本身。AINative逐步重构软件工程，以渐进方式融入现有系统。具身智能虽受资本热捧，但行业保持理性，等待商业化突破。金融、医疗等传统领域更关注AI与业务流程的深

摘要： 本文介绍如何利用Dify平台搭建智能化的测试用例工厂，解决传统测试用例编写的高度重复性、依赖人工经验等痛点。通过Dify的可视化工作流编排和大模型能力，实现自然语言需求到结构化测试用例的自动转换，支持多测试框架脚本生成。文章详细讲解环境部署、核心工作流设计、知识库增强等关键步骤，并展示实际效能提升案例（如测试开发时间缩短300%）。此外，还探讨了提示词优化、CI/CD集成及扩展应用场景（如

文章摘要： 本文介绍了如何通过Dify可视化平台与Selenium结合，实现高效UI自动化测试的创新方案。针对传统Selenium测试存在的技术门槛高、维护成本大等问题，Dify提供了可视化工作流编排、智能元素定位等核心功能。文章详细展示了从环境搭建到电商登录测试的完整流程，包括工作流设计、测试数据配置等关键环节。对比数据显示，该方案可使测试开发效率提升400%，维护成本降低80%。最后展望了AI

本文分享了如何利用Dify工作流编排AI测试智能体，实现测试效率的指数级提升。传统测试面临回归测试耗时长、用例设计依赖经验、UI自动化脆弱等问题，而AI产品的非确定性回答更让传统测试方法失效。通过Dify可视化工作流和专用AI测试智能体（如用例生成专家、语义校验专家），团队实现了45分钟完成原需3人日的回归测试，效率提升300%。文章详细演示了构建"智能客服回归测试"工作流的步

n8n自动化测试核心节点指南：触发器（定时/Webhook/手动）启动测试流程；数据操作节点（HTTP请求/函数/Set）实现API测试和数据处理；逻辑控制节点（IF/Wait）处理条件分支和异步操作；工具节点（表格/数据库）管理测试数据。通过实际API测试案例演示节点组合应用，强调错误处理、日志记录和安全性等最佳实践。掌握这些节点可构建复杂自动化测试工作流，显著提升测试效率。

本文介绍了如何利用Playwright和MCP框架构建自然语言驱动的自动化测试系统。主要内容包括：1）环境搭建和项目初始化；2）MCP客户端实现与服务器连接；3）测试生成器的开发，支持自然语言解析和测试代码生成；4）完整的测试运行流程实现。通过该系统，用户可以使用自然语言描述测试场景，自动转换为可执行的Playwright测试代码。文章还提供了高级功能扩展方案和实际应用示例，展示了这种创新测试方法

字节跳动于2025年7月26日正式开源其AI智能体开发平台"扣子"（Coze），包含Coze Studio可视化开发工具和Coze Loop运维管理系统两大核心组件。它采用Apache 2.0许可证，允许免费商业使用，无隐藏条款。