在人工智能浪潮席卷千行百业的今天，大型语言模型（LLM）正以前所未有的深度重塑应用架构。然而，这种技术变革也带来了新的运维挑战。现代 AI 应用，尤其是基于 LLM 的应用，其内部结构日益复杂，往往由多个业务服务、AI 框架和模型调用链交织而成，形成了一个难以捉摸的“黑盒”。大模型推理结果的随机性让传统的确定性监控失效Token 消耗波动、推理延迟抖动、会话上下文丢失等问题频发智能体决策链路复杂，

在本次合作中，“大晓机器人”依托专业技术沉淀，专注于世界模型工具链的构建与应用，其技术范围涵盖物理AI数据闭环、生成式世界引擎及闭环仿真等等；火山引擎多模态数据湖解决方案则基于LAS AI数据湖产品，充分发挥在多模态数据预处理领域的优势，为“大晓机器人”的整个研发体系构建了坚实的技术基座。

在本次合作中，“大晓机器人”依托专业技术沉淀，专注于世界模型工具链的构建与应用，其技术范围涵盖物理AI数据闭环、生成式世界引擎及闭环仿真等等；火山引擎多模态数据湖解决方案则基于LAS AI数据湖产品，充分发挥在多模态数据预处理领域的优势，为“大晓机器人”的整个研发体系构建了坚实的技术基座。

“数字员工”上岗了！近期，由合合信息 TextIn 打造、火山引擎提供平台支撑的“大模型加速器”升级版正式发布，为企业与开发者提供一站式 AI 工程化能力。

这个案例，是我们的产品经理通过自然语言和简单的两三轮对话就完成的一个效果，我们告诉扣子企业的可视化需求，要求它可以支持上传数据，并完全把我们的数据可视化。通过这个案例可以看到，只要你有足够的逻辑思考能力，足够的想象和理解能力，把需求表达清楚，扣子编程就会给你一个非常有意思的结果。彼时，大模型还有很多缺陷，比如逻辑能力不稳定，推理速度很慢，不会调工具等等，我们围绕着这些大模型的“缺点”，一步步的完善

当前，由 Agentic AI 驱动的范式革新，正在系统性地重塑 AI 技术架构的基石、产业形态格局乃至人与技术交互的本质。然而，开发者在构建稳定可用的 AI Agent 时仍面临高成本、技术复杂、落地难等诸多困难。全新的软件纪元正在开启，要如何前瞻布局、制胜未来？

12月18日，字节跳动旗下 AI 编程工具 TRAE CN 企业版正式发布，旨在为企业提供高效、安全、可定制的 AI 编程解决方案。2025 年被视为 AI 编程元年，大模型在代码生成、补全、审查等场景中展现出切实的效果与价值。AI 编程正在企业开发中快速普及，并逐步成为主流实践。企业对 AI 编程工具的期待也进一步提升，关注点已从“是否采用”转向“更好地集成、更稳定地落地、更高效地推进”，这一领

今天，在FORCE原动力大会上，火山引擎。经过一年多的持续升级，豆包大模型家族在多模态理解和生成能力、Agent 能力上，已位于全球第一梯队。同时，火山引擎持续创新模型服务的定价模式，推出“”，这是业内首个大模型节省计划，让企业达到模型使用成本的全局最优。更强模型、更低价格，让豆包大模型的产业落地高速增长。截至今年12月，目前，已有火山引擎总裁 谭待火山引擎总裁谭待表示，我们正迈向以Agent为技

在大模型、多模态应用爆发的今天，向量数据库已成为支撑 AI 检索、语义理解、推荐系统的核心基础设施。随着数据规模的飙升，传统 CPU 向量数据库逐渐陷入“检索瓶颈”——构建时间长，响应速度、批量处理能力不足，甚至成为整个 AI 系统的性能短板。而 GPU 加速向量数据库的出现，不仅彻底打破了这一瓶颈，更重新定义了向量检索的速度边界。

在当前的大模型、推荐系统和 AI Agent 等热门技术中，“向量”成为了实现落地的关键。传统的搜索依赖。例如，搜索“新能源车”可能错过提到“电动车”或“绿色出行”的内容。这种方式的局限在于检索引擎。而不同。当文本被转化为向量时，其含义被编码在中。在这个语义空间里，“新能源车”和“电动车”的向量会非常接近，即使字面上完全不同。这意味着机器第一次具备了理解“意思”的能力，而不仅仅是字面匹配。在 AI