Redis 字符串是 Redis 基础数据结构（其他结构均基于其构建，所有键也为字符串类型），支持 SET（含 NX/XX/PX/EX 参数）、MGET/MSET、INCR/DECR 系列（支持浮点）及 APPEND/GETRANGE 等操作，可存储数字 / 文本，需注意大键操作的性能问题。

飞算Java开发工具通过可视化+低代码方式显著提升开发效率。该工具将开发流程拆解为需求定义、智能解析、代码生成、调试优化四个步骤，有效降低重复编码工作量，让开发者更专注于业务创新。

字节跳动Coze平台，支持无编程创建定制化AI应用，含四大模块与三种智能体模式，满足企业级需求，每日500资源点限制。

本文系统阐述了智能体系统的核心技术架构与实现方法，其构建框架与功能模块涵盖人设与回复逻辑、多形式知识库、个性化记忆系统、防泄漏模型选择，以及支持插件调用与工作流设计的可扩展智能体技能。

GLM-4.7与MiniMaxM2.1两款国产大模型在工程化落地中形成互补生态。GLM-4.7擅长前端开发与复杂项目交付，其指令遵循和UI生成能力突出；MiniMaxM2.1专攻后端服务与长链Agent开发，在多语言支持和超长上下文处理上表现优异。通过AIPing平台可实现统一调用，组合使用时能节省40%开发时间。建议项目初期用GLM-4.7搭建前端框架，后端开发切换至MiniMaxM2.1，并通

《工作流：现代企业高效协作的隐形基石》摘要：工作流是将重复性事务拆解为标准化步骤的协作机制，从福特流水线演变至今，已发展为数字化智能流程。优秀的工作流具备责任清晰、节省时间、新人易上手、数据可追踪等优势，能支撑远程办公需求。实践中需注意避免流程过度复杂化，未来工作流将更智能隐形，通过AI预测优化环节。本质上，好流程不是束缚而是效率保障，让人专注创造性工作而非协调消耗，成为不确定时代企业高效运作的基

摘要： 近年来，AI大模型（如GPT-3、通义千问）凭借海量参数和跨领域能力引发技术革命。其核心依托Transformer架构、大规模数据与算力支撑，展现出内容创作、编程辅助、科研加速等广泛应用。然而，资源消耗、数据偏见、伦理风险等挑战亟待解决。未来趋势包括模型小型化、AI对齐、开源生态及向通用人工智能（AGI）探索。需平衡创新与治理，确保技术向善发展。（149字）

本文介绍了模型和大语言模型的基本概念。模型是数据中学习规律的函数 / 程序，大语言模型基于 Transformer 架构、海量数据训练，具三大特征，采用自 / 半监督学习，面临虚假信息、高算力等挑战。

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