作者：元宝一个安全研发的 AI 安全观察与实践笔记上一篇聊 RAG 投毒时，我们把文档定义成了数据：它可以给模型提供线索，但不能因此给模型增加权限。到了 AI Agent，这条边界更容易被打破。原因并不复杂。普通对话模型的输出是一段文字，Agent 的输出却可能被系统解释成一次查订单、关工单、发邮件或执行退款。模型只是在生成“下一步做什么”，真正改变业务状态的是后面的工具和接口。这篇文章用一个假设

作者：元宝一个安全研发的 AI 安全观察与实践笔记上一篇聊 RAG 投毒时，我们把文档定义成了数据：它可以给模型提供线索，但不能因此给模型增加权限。到了 AI Agent，这条边界更容易被打破。原因并不复杂。普通对话模型的输出是一段文字，Agent 的输出却可能被系统解释成一次查订单、关工单、发邮件或执行退款。模型只是在生成“下一步做什么”，真正改变业务状态的是后面的工具和接口。这篇文章用一个假设

一个约 17GB 的模型文件，如今已经能在家用机器上完成过去需要大型专有模型才能完成的工作：它拥有长上下文、有效的工具调用、强大的视觉能力和合格的代码生成能力，还能驱动编码智能体完成真实任务。这件事本身就足够令人惊叹。仅仅一年前，类似的能力还可能需要昂贵的专有模型和数据中心级硬件；现在，一台配置不错的笔记本电脑就能运行一个相当有竞争力的开放权重模型。Qwen 3.8 27B 当前最大的短板不是能力

本文介绍了一个基于Spring Boot+Vue 2的企业级SaaS多租户招聘管理系统。该系统提供完整的招聘流程管理，包括职位发布、候选人管理、面试安排、Offer发放等全流程功能。采用前后端分离架构，后端使用Spring Boot 2.7.18+MyBatis Plus+Redis技术栈，前端基于Vue 2.6.14+Element UI构建。系统支持多租户架构，包含招聘管理、审批管理、系统管理