针对传统物料分类的痛点，浪潮海岳inDataX数据中台创新性地整合大模型能力，推出了物料主数据智能分类推荐功能。该方案将专家经验与AI的高效准确相结合，为企业构建了一套标准化、智能化、高效化的分类治理新范式。

企业数智化转型中，各类智能工具持续涌现，实现智能高效协同已成为释放价值的关键。浪潮海岳为此打造了统一的企业智能交互超级入口——“小岳”，调度全域智能能力，助力企业迈向“多智能体无界协同”，开启连贯、便捷、高效的智能交互体验。

浪潮海岳ChatBI通过自然语言交互和AI技术革新传统数据分析模式，实现智能数据查询与分析。该系统采用多智能体协同+RAG+语义模型架构，支持多轮对话、异常检测和归因分析，降低技术门槛。提供统一数据接入和智能分析框架，覆盖财务、销售等业务场景，支持从意图理解到可视化输出的全流程分析。未来将融合大模型和知识图谱技术，深化业务系统集成，推动企业数据驱动决策。

随着人工智能技术的飞速发展，多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）已成为解决复杂系统优化问题的关键手段。单一智能体受限于信息获取与计算资源，难以应对动态环境下的全局优化需求，而多智能体系统通过任务分解与动态协同，显著提升了鲁棒性与效率，推动了AI从单一智能向群体智能的转变，引领了一场由LLMs驱动的智能革命。

本文探讨了智能体开发的核心要素：记忆、工具、知识和计划。针对大模型缺乏记忆的问题，提出了通过上下文压缩技术实现"无限对话"的解决方案。在工具方面，分析了FunctionCall和MCP两种主流技术，指出MCP因工具复用和集中管理优势而获得广泛采用，但也警示其在多用户场景下的安全隐患。文章通过ClaudeCode等实例展示了智能体在实际任务中的卓越表现，为开发者提供了构建高效智能

版本控制系统帮助管理源代码，CI/CD 工具自动构建、测试和部署代码，容器化技术使应用程序能在任何环境中一致运行，配置管理工具确保基础设施的一致性和可重复性，监控与日志系统提供应用性能的可见性，自动化测试确保软件质量，微服务架构支持灵活的服务部署和扩展，安全性措施贯穿整个开发生命周期以防止安全漏洞。测试结果会反馈给开发团队，以便他们及时修复发现的问题，通过这种方式，inBuilder 实现了持续集

微服务架构将大型应用程序拆分成一系列小的、自治的服务，每个服务运行在其独立的进程中，通过轻量级通信机制（如HTTP REST API）进行交互。这种架构模式有助于团队独立开发、测试和部署，但同时也增加了服务间数据共享和同步的复杂性。缓存是一种存储数据以备将来请求快速访问的技术。在微服务架构中，缓存能够显著减少对数据库的直接查询，降低网络延迟，提高系统响应速度，并减轻数据库负担。

初入职场，我了解到目前我们信息化发展需求比较高，企业对于软件使用要求也更为严格，加上代码复用性的增强，亟需一个功能强大且灵活的开发环境驱动软件开发不断创新，而inBuilder低代码开源社区正好能满足这些需求，在整个比赛准备过程中，我也深刻体验到了inBuilder低代码平台对于开发者的使用便捷性，既节省了时间，也减少了人力资源成本，为开发者提供了功能完备的开发框架。相较于高校赛道，企业赛道的作品

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现场，开放原子开源基金会TOC主席谭中意，龙晰社区理事长、阿里云研究员马涛，openEuler技术委员会委员吴峰光，腾讯操作系统研发社区负责人、OpenCloudOS社区TOC委员谢仲天，腾讯高级研发工程师向伟，浪潮KaiwuDB CTO魏可伟，南大通用产品架构师盖立兵，开放原子开源基金会教培与行业研究部资深行业研究员郭皓等众多开源大咖也围绕开源生态建设、开源社区发展及开源技术趋势等方面，进行了分