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前言 在过去一年里，我们见证了LLM (大语言模型) 爆发式的增长，LLM的能力有了质的飞跃，也颠覆了所有开发者对“软件能力边界”的认知。只需要几行代码，调用一次LLM api接口，模型就能帮你写一段

阿里巴巴发布千问App，首次实现AI作为统一入口接入淘宝、支付宝等生态业务，标志着软件范式转变：从功能集合体转向以结果为导向的行动基础设施。这一变革将对ToB软件行业产生深远影响，企业软件需要从"用好

关于2025年，袋鼠云给出了自己的答案，产品、行业、客户与品牌，Data+AI在真实场景中持续生长。

大模型应用的下半场，是深入企业业务一线的 Agent 应用战场。从初期的闲聊对话，到如今深入业务核心，企业对 AI 的诉求已经非常清晰：我们需要的不止是通用的效率工具，更是能够理解业务逻辑、执行复杂指

背景 分层结构的背景主要源于数据仓库和大型信息系统建模的实践，特别是受到以下方法论的影响： 维度建模：由 Ralph Kimball 提出，强调从业务过程（对应主题域）出发，构建事实表和维度表

2025年算是Agent元年，回望这一年，我们听到最多的企业内部需求，大概是这样的： “能不能做个智能体，让业务同事直接问？” “我们也想上大模型，把知识库、报表全串起来。”

以下文章来源于第一新声，作者第一新声 十多年前，宁海元还是阿里巴巴内部负责天猫双十一数据库保障的技术负责人。零点流量洪峰之下，他和团队要确保每一笔订单、每一笔支付都能被系统准确接住——背后依赖的，是一

MinIO 作为一个高性能的对象存储系统，正在突破传统的存储角色，积极拥抱多模态数据处理的新范式，致力于为生成式AI提供统一的数据基础。它通过创新的技术手段，试图解决AI在处理结构化和非结构化混合数据

在很多企业里，你可能见过这样的画面： 年初目标层层分解，写进 OKR 和专项方案里，到了年中却很难说清到底执行到哪一步； 市场、运营、销售各自做了不少动作——投广告、搞活动、发优惠券