企业级云端智能体生产、分发与治理平台
我现在写代码,完全交给 AI 了,不管是写代码还是改 bug,都是交给它。我唯一做的事情,就是充当一个测试工程师,不断地测试它交付的东西,然后再让它反复去修改。...
根据 元器迁移 ADP 官方指引,腾讯云智能体开发平台 ADP 是腾讯云提供的智能体搭建与发布平台,元器上的主要玩法在这里都能延续:支持标准模式、Multi-A...
我们有个智能体业务,接入线上之后输入 Token 的账单一直不正常。查了一圈才发现:缓存这个开关我们是开了的,但基本没命中,等于白开。这篇把整个排查过程、接入代...
以前打听靠圈子,谁跟你合作过、口碑怎么样,问一圈就知道。后来有了搜索引擎,客户去搜你的名字、搜你的产品。现在这条打听的路上,又多了一个入口:问 AI。这就是所谓...
在当前的大模型应用开发实践中,技术关注点正从单一的"生成能力"向系统级的"输出可靠性与可验证性"发生关键转向。当我们把 AI 作为核心数据处理节点时,缺乏约束的...
企业级AI Agent正从"无状态对话"迈向"有记忆协作",长期记忆已成为智能体落地的关键基础设施,但记忆泄露与污染风险同步上升,可治理性成为选型首要维度。
生成式人工智能正从单轮问答迈向具备长期交互能力的自主智能体。在企业级落地中,跨会话的偏好沉淀、上下文召回与数据治理,直接决定 Agent 的任务完成率与合规边界...
深圳行云创新科技有限公司 | 产品副总裁 (已认证)
工业研发设计场景对结果精度、稳定性有着严苛要求,大模型拥有强大的语言理解与生成能力,但直接把它投入工业研发场景,很容易出现几何逻辑错误、不符合工程规范等问题。模...
上周我写了给 8 家公司做了 AI 可见度的体检,后台收到了很多问题,问得最多的一句话是:
就拿我20年的老铁来说,上个月想给孩子找个「健身馆学散打」班,那叫一个费劲啊,把亲戚、朋友、同学都要问一圈,然后再去网上搜一圈。结果过了,3个星期都定不下来。
咬咬牙开了会员下载下来,结果文件是 .kgm、.qmc0、.mflac 这类加密格式,拿到车机上、MP3里根本放不了;
选办公 Agent 这件事,卡住大多数人的不是参数表,而是这个活,我敢不敢彻底撒手不管。
项目的命令入口在 pyproject.toml,对应 aipyapp._main:main;总入口在 aipyapp/_main.py。参数解析更新版本同步配置...
传统代码补全的输入是当前文件的光标上下文,输出是一段建议代码。编码智能体(Codex 类)的输入是整个任务,输出是一组跨文件的变更,并且它需要主动收集信息、执行...
"让模型直接写 SQL"这条路,大概率行不通;而"把确定性还给平台、还给工作流"这才是可行的路径。
每一个做过企业培训的人都熟悉这样的场景:教材编出来,印出来,发下去,集中培训几天,考试一次,然后书就回到了书架上。培训是一个"事件"——有开始,有结束,有签到表...
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