在选择投入生产的模型或推理路由器时，光看性能榜单（Leaderboard）远远不够。真正稳妥的做法是：在上线之前，用自己的数据、自己的提示词、自己的评估标准，在同一平台内同时对比质量、延迟和成本，验证

本文解读 AgentFlow 如何在多轮工具调用中训练 Planner，让 Agent 学会规划、验证、修正，并提升推理与检索能力。

AI 时代测试岗位的核心变化是测试对象变了，测试方法论也得跟着变。传统软件测试的核心技能不会消失，但具体执行框架需要扩展。

Harness 不是一个新技术发明。它更像是 Agent 工程里那部分一直存在、但过去没有被完整命名的“软件工程现实”。

Tool Use 底层原理：当"缸中大脑"遇上物理世界——LLM 工具调用的认知哲学与技术实现 前言 那个在显卡里疯狂跑的 LLM，本质上还是词语接龙的游戏。它是被困在服务器里的缸中大脑——看不见屏幕

大家好，我是农村程序员，独立开发者，行业观察员，前端之虎陈随易。 关注公众号：陈随易，获取最新观察、思考和文章推送。

截图识别不是 AI 操控电脑的最优解—macOS Accessibility API 提供结构化 UI 树，结合 AppleScript 和本地视觉兜底，构建可靠的四层 Computer Use 架构

只要你最近稍微关注一下开源技术社区，或者翻看几份投资机构的科技趋势报告，就会敏锐地捕捉到一个正在发生的行业质变：人们使用人工智能的方式，已经彻底变了。 就在不久前，大伙儿对 AI 的想象还停留在“网页

也许成长从来不是“我想好了再出发”，而是“我出发了才想明白”。而 2025，就是我在被浪推着往前走的一年。

三条线索，看懂 Agent 时代： 范式——人从操作员变成委托人，机器开始理解你的意图； 工程——从写好一句 Prompt，到构建整套 AI 运行框架； 界面——从点按钮，到说人话，表达力不再被 Ap

作者 | Daniel Phiri 编译 | 岳扬 🌱 - 本文是一些萌芽中的想法集合。 我曾经在一家向量数据库公司工作。我的全部工作就是帮助人们理解为什么他们需要专为 AI 打造的数据库 —— 嵌入

在AI产品圈，我们似乎陷入了一种“模型焦虑”：今天 GPT 更新了，明天Claude 推理更强了，后天某个开源模型在榜单上屠榜了。产品经理忙着追新Prompt，开发者连夜切API。但如果我们换个视角，

过去一年，AI 几乎进入了每一家公司的讨论清单。 但在卓普云，我们发生的变化并不是“多用了一些工具”，而是： 一整套业务执行逻辑，开始由 AI 协同运行。

上周央视报道了企业里AI Agent落地的新闻，其中提到重庆有企业用三类Agent组成"AI超级团队"，重构开发流程。看到这个的时候，我正对着自己那台4核8G的云服务器发呆——我的选股助手项目也在用类

作者 | Eric Holmes 编译 | 岳扬 我想下一个大胆的断言：MCP 已是大势已去。 或许我们可能还没有完全意识到，但种种迹象早已显露端倪。OpenClaw 不支持它，Pi 也不支持它。而这

DigitalOcean 正在全力构建全球领先的​**Agent 推理云**​。我们的使命很清晰：为 AI 原生企业提供一个坚实底座，让它们能在生产环境中大规模运行推理任务。今天，我们正式宣布收购 A

12月18日，2025火山引擎Force原动力大会·冬在上海举办，在当天下午的Data +AI论坛上，火山引擎数智平台提出企业数智化从“数据驱动”迈向“认知驱动”新阶段，并推出了通过多模态数据湖、数据

12月18日，2025火山引擎Force原动力大会·冬在上海举办，在当天下午的Data +AI论坛上，火山引擎数智平台提出企业数智化从“数据驱动”迈向“认知驱动”新阶段，并推出了通过多模态数据湖、数据

2025年10月16日，火山引擎在AI创新巡展武汉站中正式发布《2025数据智能体实践指南——回归商业本质：数据智能体价值主张与务实路径》，同步推出国内首个融合国家级智库理论框架与大规模实战验证的数据