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写在前面 本文面向：想在 Windows 本地（PowerShell）一键部署 OpenClaw，使用蓝耘MaaS作为大模型，并通过飞书长连接模式实现 AI 机器人的用户。 内容涵盖：从零开始安装配置

一、这篇文章在讲什么？ 如果你最近在关注“自己搭一个 ChatGPT”，很可能已经在各种教程里见过 Lobe Chat 的名字。 这篇文章会带你做两件事： 在自己的服务器上，用 Docker 搭建一套

一、介绍 前两天蚂蚁集团在其开源大模型生态中发布了两款全新万亿级别的模型：Ling-2.5-1T 与 Ring-2.5-1T。 它们分别代表了即时推理（Instant）与深度思考（Deep Think

GLM-5来了！从“写代码”到“搞工程”，智谱这波开源操作太狠了 去年还在讨论“AI能不能写代码”，今年画风就变了——大家开始问：“AI能不能把整个项目给我干了？” 说实话，这种转变来得比我想象中快。

一、引言：GLM-5与蓝耘MaaS平台概述 1.1 GLM-5模型概述 GLM-5是智谱AI于2026年2月11日发布的新一代旗舰级大语言模型。它标志着国产大模型在编程和智能体（Agent）能力上的重

引言 近一年来，代码生成类工具逐渐从“写几行示例代码”走向“完整功能交付”，但真正落到工程实践时，很多工具仍停留在 Demo 阶段：要么跑不起来，要么改动成本过高。 本次评测的核心目标并不是追求“炫技

最近亲测完成了 OpenClaw 的部署，把全程步骤整理出来分享给大家，适配中国大陆网络环境，还会教大家配置英伟达免费的 AI 模型（包含 kimi-k2.5），所有代码直接复制就能用，跟着步骤走全程

为什么选择 MaaS + 工作流的方式 在当前 AI 技术飞速发展的背景下，构建高效、可靠的工作流对于快速落地 AI 应用至关重要。本篇文章将介绍如何利用蓝耘 MaaS 平台和多功能集成工具，搭建一个

这几年程序员的日子不好过，一个是行业不景气，降薪裁员的阴霾密布，另一个是 AI 的冲击，代码生成工具的效率远远超越手敲，还是那句话“AI 不会替代你，会使用 AI 的人会替代你”，作为一个程序员，与时

引言：如何利用蓝耘 MaaS 平台构建高效 AI 工作流 随着 AI 技术的迅速发展，如何让企业的数字化流程更高效、更智能，成为了许多技术团队的关键问题。今天，我们将以蓝耘 MaaS 平台为基础，展示

核心看点：金仓数据库 KingbaseES，融合数据库，国产化替代，Oracle/MySQL/SQL Server 替代，多模数据支持（GIS、时序、文档、向量等），统一数据平台 面对数字化进程中的“

​ 在企业数字化转型的深水区，数据库迁移早已超越了单纯的数据搬运，演变成一场涉及底层架构重构、业务逻辑适配与成本博弈的系统性工程。特别是在将核心业务系统从Oracle迁移至国产数据库（如Kingbas

​当数字化转型进入深水区，数据早已不再只是业务系统的“副产品”，而是直接决定业务创新速度与系统韧性的核心资产。尤其是在政务、金融、能源等行业，数据形态愈发复杂：结构化数据、半结构化文档、日志、证照、配

一、前言 最近公司在一个项目现场遇到紧急故障，技术支持人员到场排查后发现问题较为复杂，需要后方工程师远程协助才能快速解决。传统电话沟通效率低、信息传递容易出错，而远程控制软件能够让工程师远程操作项目现

引言 在数据驱动决策的时代，新能源汽车行业的销量数据分析成为市场研判、竞品对比的核心需求。但传统数据分析往往面临 “文档格式繁杂、数据提取低效、可视化步骤繁琐” 的痛点 —— 图片、PDF 等多格式文

引言 在信息高度分散的时代，热点内容散落在掘金、B 站、微博、今日头条等多个平台，人工整理成本高且标准不统一。本文基于蓝耘MaaS和Dify实战搭建一套多平台内容聚合与大模型自动总结的工作流方案。通过

引言 在大模型竞争日趋激烈的当下，每一个新版本的发布都不仅仅是参数的堆叠，更是对性能、效率与实用性的重新权衡。开发者与技术决策者面前的选择越来越多，但困惑也随之而来：如何在强大的推理能力与高效的响应速

引言 一直以来，真正限制大模型落地的，往往不是“能不能用”，而是算力成本和稳定性。尤其是在需要反复测试、对比不同模型和供应商的阶段，算力消耗几乎是硬门槛。 AI Ping 这次的做法比较直接：随着 G

前言：让远程控制真正“可用”是一种什么体验？ 不知道你有没有这样的经历：急着从家里访问公司电脑，结果画面卡成PPT；或者想用平板玩电脑上的游戏，但操作延迟高得让人想放弃。大多数远程控制工具总在这些基础

引言 在当今数字化浪潮中，人工智能正以前所未有的速度重塑各行各业。从日常的智能语音助手，到推动产业升级的智能生产系统，AI技术已深度融入我们的工作与生活。作为这一变革的重要驱动力，大模型凭借其卓越的语