简单来说，就是你给AI的“指令”或“问题”。它是用户与模型进行交互的唯一媒介，决定了模型输出内容的范围、质量和方向。可以把AI模型想象成一个无所不知但需要引导的超级大脑。如果你只是模糊地说“写点关于太阳的东西”，它可能会给你一篇从小学科普到天体物理学的任何内容。但如果你给出一个清晰的提示词：“

Browser Use 是一个创新的浏览器自动化框架，它结合了大型语言模型的智能决策能力和传统浏览器自动化的执行能力。与传统的自动化工具不同，Browser Use 能够理解自然语言指令，自主制定执行计划，并处理执行过程中出现的意外情况。

知识图谱作为结构化知识的强大表示方式，正在成为人工智能领域的核心基础设施。传统知识图谱构建方法往往需要大量人工干预，但如今大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了这一局面。本文将详细介绍如何使用LLM图转换器技术，自动化地从非结构化文本中构建高质量知识图谱。知识图谱以图结构表示实体、概念及其关系，而LLM具有强大的文本理解和生成能力。两者的结合创造了前所未有的知识提取和表示能力。

很多团队都有同样的痛点：用例自动生成了一大批，但真正落地执行、沉淀、复用时，总被“分散存放”“导出繁琐”“版本混乱”“误删风险”绊住脚。这篇文章，带你用把用例“收起来、管起来、用起来”。用于统一管理由“项目资料任务”自动生成的测试用例。点击用例标题即可查看完整结构：前置条件、操作步骤、预期结果等关键字段，支持快速核对与修订。多选 → 一键导出为本地文件（Excel/CSV）。无论是用于测试执行、写

在自动化测试领域，Playwright已成为端到端测试的王者，以其跨浏览器、高可靠性以及强大的自动化能力著称。然而，传统的测试脚本编写和维护依然是一项昂贵且对专业知识要求很高的工作。。MCP 是实现这一愿景的关键桥梁。它允许像LangChain这样的AI应用框架直接、安全地调用Playwright等工具。本文将深入探讨这一新兴模式的核心——，并毫无保留地剖析其在实战中的巨大潜力与当前面临的尖锐痛点

这是塑造智能体个性的核心环节，主要通过编写。

测试用例生成功能基于「项目资料任务」实现。通过配置大模型、执行器（智能体）、执行节点，以及用户自定义提示词，结合项目资料套件中的需求文档，平台可自动批量生成符合规范的测试用例。

软件测试智能体是指在软件测试领域中，运用人工智能（尤其是大语言模型 LLM）、机器学习、强化学习、知识图谱、智能规划等技术，自主或半自主地执行软件测试任务的智能化系统或实体。

让任意 AI 模型通过统一接口调用任意工具。

上个月，智谱开源的冲上 HuggingFace Trending 榜首，累计下载量突破。上周，又推出了旗舰多模态模型和轻量版，技术圈瞬间沸腾。这周，智谱再次扔下“核弹”——基于架构，训练出更强大的视觉推理模型，并且毫不犹豫地。更夸张的是，在中，GLM-4.5V 拿下了。一句话：在开源视觉推理领域，它几乎是无敌的存在。如果说普通的视觉模型只是“看得清”，那 GLM-4.5V 则是“看得懂、想得通、还