火山引擎 Doubao-1.5-pro-32k 大模型开启联网回答提问，“什么是Agentic AI?”

结合官网、博客还有ChatGPT、Grok等AI工具提供的数据信息，汇总了十个LLM训练框架（主流&新锐）从核心优势、团队背景、核心优势及适用场景、社区impact和更新频次、 License（是否可免费商用）等数十个维度的对比分析结果

大型语言模型（LLM）在网络安全领域展现出巨大商业价值，主要应用包括：1）实时威胁检测与响应，如Qualys TotalAI解决方案；2）自动化漏洞管理，可降低30%误报率；3）高级威胁情报分析，处理10万+token数据；4）钓鱼/恶意软件检测；5）事件响应与取证；6）SOC运营增强；7）合规性管理；8）安全培训模拟；9）红队C2平台；10）URL扫描。

在本篇博客中，我们将进一步学习了解对模型输出进行结构化控制的其他方案，分别是 少样本示例引导（Few-shot prompting）、结构化方法指定（Specifying the method for structuring outputs）和 直接解析模型输出（Direct prompting and parsing）。

ATT&CK 框架（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge）是由 MITRE 公司开发的一个全球广泛使用的网络安全框架，旨在系统化地描述和分类网络攻击者的行为。它提供了一个结构化的知识库，用于描述攻击者在网络攻击生命周期中的战术（Tactics）、技术（Techniques）以及相关信息，帮助组织更好地理解、检测、防御和响应网络威

Human-in-the-loop（人类参与）是一种将人类输入整合到自动化流程中的技术。在这一过程中，人类在关键阶段对机器生成的结果进行决策、验证或修改，从而确保最终输出的准确性和可靠性。这种方法特别适用于那些对错误容忍度极低的场景，如合规、决策制定和内容生成等。

火山引擎满血版DeepSeek-R1回答提问，“什么是 Agentic AI”

我们需要通过各种方式手段让LLM具备符合我们期望的结构化输出能力，即模型能够按照用户指定的格式或规则生成内容（而不仅仅是自由形式的文本）的能力。这种能力使LLM的输出结果更易于被程序解析、集成到自动化流程中，以一种更为可控的方式满足特定落地场景的需求。

LLM对外部工具的使用现在可谓其必备技能之一。当我们使用LangChain/LangGraph等框架去编排定制一些或简单或复杂的LLM应用时，自定义LLM在处理用户提问时需要用到的工具是一个非常常见的步骤，熟练掌握自定义工具的过程是很有必要的。由此，本篇博客将尽可能详细地介绍如何基于LangChain相关python库中提供的模块组件进行工具的自定义，一起来学习吧！本篇博客内容将参考 LangCh

大型语言模型（LLM）在网络安全领域展现出巨大商业价值，主要应用包括：1）实时威胁检测与响应，如Qualys TotalAI解决方案；2）自动化漏洞管理，可降低30%误报率；3）高级威胁情报分析，处理10万+token数据；4）钓鱼/恶意软件检测；5）事件响应与取证；6）SOC运营增强；7）合规性管理；8）安全培训模拟；9）红队C2平台；10）URL扫描。