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本次Coze工作流课程学习中,我重点掌握了大模型节点的提示词编写与模型调用参数的核心用法。想要让AI输出稳定准确,关键在于写好提示词,指令要清晰、任务要明确、规则要具体,避免模糊描述,这是控制大模型行为的基础。同时我熟练掌握了核心参数的使用逻辑,尤其是温度参数。温度数值越低,生成内容越严谨、固定,适合翻译、意图判断等精准场景;数值越高,内容创意性、多样性越强,适合短文创作等场景。通过课堂实操案例,
2026年Claude Code负责人Boris Cherny的实验显示,AI编程正从"人机对话"模式转向"持续集成"模式。通过将Claude部署到日常代码维护流程中,系统能自动处理重复代码治理、死代码清理等琐碎任务,并生成PR。实验期间共创建388个PR,其中46%通过审核合并。这种模式的关键在于:明确任务边界(如限定代码范围)、建立三档权限机制(读取/修改/禁止)、设计可验证的验收标准。有效实
巴别鸟的MCP接口实战:把企业知识库变成Claude/Cursor可调用的工具 为什么企业知识库需要MCP协议 大模型在各工具中游走时,企业私有知识库始终是盲区——无论Claude还是Cursor,默认情况下都无法直接访问存放在企业网盘里的技术文档、API手册或项目规范。MCP协议(Model Context Protocol)的出现改变了这个局面:它定义了一种标准化的方式,
本文摘要:文章介绍了一个将OpenCode、星图API和UCloud CLI整合的解决方案,帮助个人开发者简化从本地项目到云部署的全流程。通过OpenCode作为核心工具,结合星图API提供AI模型调用能力,以及UCloud CLI管理云资源,开发者可以快速完成从代码开发到服务上线的完整链路。文中详细说明了基础环境配置(OpenCode、Node.js、Git)、星图API接入方法,以及OpenC
本文介绍了在星图GPU平台上自动化部署Qwen2.5-32B-Instruct镜像,并构建企业级安全防护体系。该平台简化了部署流程,使企业能快速搭建安全的大模型服务环境。该镜像可用于处理企业内部知识问答、文档分析与智能客服等场景,通过严格的访问控制、数据加密与审计日志,确保业务数据在应用过程中的安全与合规。
这是一篇深度研究,不是新闻简报。基于 40+ 个来源的交叉验证。:[A] 官方/一手 [B] 2+可靠来源 [C] 单一来源 [D] 个人判断:Agent 的失忆正在变成真实账单——无状态 API 让 1000 轮任务的历史成本高达 30-300 美元/会话;MCP 与 A2A 都没定义持久记忆,记忆成了 Agent 时代唯一没被标准化的基础设施层。谁能握住 Agent 的累积状态,谁就握住了切换
此次接入 One Key MCP,首期上线车辆 VIN 查询、快递查询、物流轨迹查询三项数据能力,后续将持续迭代扩充更多数据服务,全部通过标准化 MCP 协议开放给 Agent 开发者。今日,阿里云百炼上线 One Key MCP 服务,实现一个API Key一键调用全部MCP服务,统一鉴权。AI Agent走向生产环境,模型对外部工具与专业服务的调用需求爆发式增长,但每接入一个MCP服务就要单独
报告分析认为,当前全栈AI云厂商的竞争已进入"生态战争"阶段,云的主要消费者正从"人"变为"Agent",这催生了Agentic Cloud这一全新的服务范式。以阿里云为代表的云服务商,正在以云计算资源为基础底座、大模型能力为核心驱动、Agent服务为基本单元,从提供"资源"和"算力"转向输出"能力"和"智力"。报告认为,阿里云已实现"芯片-云-模型-推理"的全栈自研,并全面迈入Agentic C
CubeSandbox基于KVM硬件级虚拟化,实现60ms极速启动、超低内存占用,快照/克隆/回滚三大能力,完美适配AI Agent开发、代码沙箱安全测试场景,可有效解决AI环境试错、多实例并行测试、环境损坏恢复等研发痛点。
AI Agent 里的 hook,可以理解为:在 Agent 工作流程的关键节点,自动触发你预先配置的脚本、HTTP 请求、规则检查或提示逻辑。
阿里云 AI 产品覆盖大模型调用(百炼 DashScope)、AI 编程助手(通义灵码)、机器学习训练(PAI)、音视频处理(通义听悟)和图像生成(通义万象)。了解各产品定位差异、适用场景对比,以及与 AWS、谷歌云 AI 能力的核心差距。
让 Agent 连接外部世界的那个技术
本文要介绍的 LoongSuite-Pilot × 阿里云日志服务 SLS 组合,正是这套度量层的工程落地:LoongSuite-Pilot 按 LoongSuite GenAI 语义规范统一采集异构 Agent 的事件流,SLS 看板把事件解释成可下钻、可归因、可行动的组织级度量。
国产模型不再是"GPT 的廉价替代品",而是在各自的差异化赛道上跑出了世界级身位。Kimi K2.6 用开源权重 + SWE-Bench Pro 第一,证明了开源也能打到闭源天花板DeepSeek V4-Pro 用 1/6 的价格、约 8 个月的智能差距,给国际厂商上了一堂"中国式性价比"的教学课Qwen3.5-Plus 用 1M 上下文 + 201 种语言,把"通用模型"做成了"基础设施"Dou
AgentTeams是阿里云提供的企业级多智能体治理与协作平台,帮助企业统一创建、调度和监控 AI Worker(智能体),集中管理模型配置和团队权限。本文介绍 AgentTeams 的产品定位、核心功能、应用场景和支持地域,帮助开发者快速了解平台能力。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Qwen3-14B镜像,实现低成本、高效率的大模型私有化部署。该方案通过按需计费的GPU资源与预配置镜像相结合,用户可快速搭建AI助手,并应用于智能客服、营销文案生成等实际业务场景,显著降低技术门槛与试错成本。
OpenClaw是一款开源的本地优先AI智能体框架。它彻底打破了传统聊天机器人“只动口不动手”的局限,凭借其“能动手做事”的颠覆性能力,成为个人与团队效率提升的核心工具。动手能力:它能调用浏览器、文件系统、邮件等工具,自动完成文档整理、邮件处理、日程安排、代码编写等复杂任务,真正实现“聊天即行动”。本地优先:所有数据都保留在你自己的服务器上,隐私安全更有保障,不用担心数据泄露。多模型支持:支持对接
【教程】2026年OpenClaw(Clawdbot)零基础3分钟安装喂饭级流程。OpenClaw(前身为Clawdbot/Moltbot)作为开源、本地优先的AI助理框架,凭借7×24小时在线响应、多任务自动化执行、跨平台协同等核心能力,成为个人办公与轻量团队协作的首选工具。与传统聊天机器人不同,OpenClaw不仅能实现自然语言交互,更能通过指令完成文件处理、日程管理、邮件整理、多平台自动化操
【最新】AI龙虾🦞OpenClaw 2026年萌新7分钟搭建保姆级流程。OpenClaw是什么?OpenClaw能做什么?OpenClaw怎么部署?OpenClaw(前身为Clawdbot/Moltbot)作为开源、本地优先的AI助理框架,凭借7×24小时在线响应、多任务自动化执行、跨平台协同等核心能力,成为个人办公与轻量团队协作的首选工具。与传统聊天机器人不同,OpenClaw不仅能实现自然语
LLMs 的消息重复度极高。重复消息共享率(任何重复):36.3%。还有近似重复。Top Moltbook 重复出现 434 次,跨越 427 个线程(对我来说是一个强烈的“跨线程相同模板”信号)。并且成对 Jaccard 相似度也显示相同(在 Moltbook 中高 3 倍)。三天前,一个名叫 Moltbook 的平台在技术圈刷屏。它长得很像 Reddit,却有一个极端设定:平台上没有任何人类用
架构定义:基于模型、Agent 驱动,以数据为中心,整合工具链,包含 Perception(感知)、Planning(规划)、Reasoning(推理)、Actions(行动)等核心环节,支持泛化(LLM 编排)与具象(Code 编排)两种模式。应用场景渗透:已覆盖内部提效(AI Coding、AI Ops、BI 助手等)与多行业业务场景(汽车出行、具身智能、互娱游戏、教育、零售、医疗等),成为企
阿里云是阿里推出的一项专为开发者设计的 AI 编程辅助服务套餐。它整合了多款顶级大模型,旨在通过固定的月费模式,为开发者提供高性价比、低风险的大模型调用服务,特别适用于日常编程辅助场景。
阿里云百炼平台是一款一站式的大模型开发及应用构建平台,旨在帮助开发者和业务人员快速设计和构建大模型应用。用户可以通过简洁的界面操作,在短时间内开发出大模型应用或训练专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。
适合熟悉特定技术栈(如Java/Python/Go)的开发者,项目类型包括二次开发和系统架构设计。专注互联网开发领域,提供项目对接、兼职开发、远程工作机会。平台审核严格,需求方多为企业级项目,适合中高级开发者。技术方向包括前端、后端、全栈和DevOps,需通过技术测试才能入驻。采用竞标模式,涵盖Web开发、移动应用、区块链等领域。Web3/区块链开发者平台,项目多为智能合约开发、DApp构建。以小
设计工具时,把模型当成一个聪明的“实习生”。通过 AgentKit 的全链路监测服务,每一笔被Agent标记为“可疑”的交易,都能生成完整的“决策报告”:包括调用了哪些数据源(工具)、应用了哪些风控规则(Skill)、推理的逻辑链(Reasoning Trace)以及最终判断的依据,极大减轻了合规汇报的压力。,在不修改任何后端代码的前提下,将分散的CRM、WMS(仓储管理系统)、OMS(订单管理系