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AI 时代，MOM（制造运营管理系统）该如何演进？下AI 时代，MOM（制造运营管理系统）该如何演进？——从零设计一套适配多品类产线的通用 MOM 架构08　AI 落地场景清单（按可行性排序）

落魄实习生

Agent Scope Java 2.x 系列【7】工具使用本文档系统介绍 AgentScope 2.0 的 Tool 体系：Tool 是 Agent 与外部世界交互的方式——执行业务操作、调用 API、读写数据等。每个 Tool 通过 JSON Schema 暴露给 LLM，Agent 通过统一接口完成调用。

运维开发王义杰

从 Completions 到 Responses：OpenAI 接口规范演进与开源兼容真相在当今的大模型与智能体开发中，“OpenAI-compatible（兼容 OpenAI 接口规范）”已经成为整个 AI 基础设施的通用语言。

【无标题】你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

AI 编程的未来趋势：2025-2026 年你必须关注的六大技术方向站在 2024 年中这个时间点，AI 编程的发展速度仍然令人目眩。回看 12 个月前——2023 年中，Copilot 刚推出 Chat 功能，Claude Code 还不存在，Cursor 还只是一个小众的新兴编辑器。仅仅一年就发生了这么多变化。

Photoshop2026新版 AI 功能实测，看这一篇就够了2026 年 5 月 Adobe 推送 Photoshop 2026（27.6 版本），本次更新重心落在 AI 生成能力、设计工作流简化、界面交互细节优化三块，创成式填充、智能修复、图层自动化管理等工具迎来底层升级。

效率工作实验室

AI 智能体平台和 AI Agent 平台是一回事吗？概念怎么区分？先把结论放在前面：在中文语境里，AI 智能体平台和 AI Agent 平台通常指同一类东西，都是围绕 AI Agent 的构建、运行和管理提供支撑的系统。“智能体”是 Agent 在中文里的通行译法，政策和标准文件也在使用这个表述。

爱学习的程序媛

2. 智能应用开发技术栈清单作用：给用户提供输入、展示AI结果作用：接收前端请求、调用AI接口、业务校验、权限、数据库、Agent流程编排

纪佑杰AI商业师

杭州9月21-22日冠米上课行内容摘要：2026年9月21日至22日，我在杭州冠米AI实战增长营与学员讨论了一个问题：企业怎样让AI真正进入业务场景。课程聚焦人才瓶颈、员工离职后的经验流失，以及AI应用停留在工具层面的困境。我的判断是，企业需要把关键岗位的经验梳理成可供团队反复使用的方法，再让AI参与具体工作。这样，AI才能持续帮助新人上手、帮助老员工减轻重复劳动，也让企业逐步积累自己的能力。

企业级智能体如何连接ERP、OA和CRM？API、RPA与MCP的技术分工我们通常会在一家企业里看到这样一种情况：销售在CRM提交了客户申请，OA审批也已经结束，但ERP里还没有正式客户档案，后续订单、结算和财务流程因此卡住，只能再由人工把几套系统里的信息重新核一遍。

Skill和MCP推荐清单大全我有时候需要一些 AI 扩展能力的时候，发现让 AI 搓一个比较耗费时间和 token，网络上找半天又不知道哪个比较好用。

时空节拍AI数字人

“人工智能+文旅“政策密集出台，景区该怎么接？从申报到落地：一份给景区管理方的务实参考进入 2026 年，与文旅相关的智能化政策密集出台：多部门联合发文推动"人工智能+消费"，文旅主管部门推进智慧旅游示范区与标杆项目，多个省份也陆续发布了三年行动方案。对景区管理方来说，问题已经从"要不要做"变成"怎么接住"——钱从哪来、从哪个点切入、建成后怎么验收、会不会变成新的闲置资产。这篇就按落地顺序，把这件事讲清楚。

AI Agent 工程化实战 #03：工具与外部能力——接口化AI Agent 工程化实战 #03：工具与外部能力——接口化（本文） | 承接 #02 的工具层；下一篇讲状态与记忆

效率工作实验室

AI Agent 管理平台如何与现有 DevOps 和 ITSM 体系集成？许多企业已经拥有成熟的 DevOps 工具链和 ITSM 流程，CI/CD 流水线、监控告警、工单系统、CMDB 早已是研发和运维的日常。在这种背景下引入 AI Agent，最常见的错误是把它当作又一个独立的问答工具：能对话、能生成内容，却进不了真实的业务执行链。

PDF页面旋转与CropBox陷阱：译文回填位置总是错位的根因实测做 PDF 翻译回填的时候，有一种 bug 特别难查：代码逻辑没问题，文字也提取出来了，但译文就是填在错误的位置，有时候甚至直接跑到页面外面看不见。

GPU服务器租用容器实战：Docker数据卷持久化与安全重建在GPU服务器租用实例中，很多开发者会用Docker隔离CUDA、Python和深度学习依赖，但容器删除后，模型权重、训练日志甚至检查点也可能一起消失。本文从目录规划、挂载验证到容器重建，给出一套可复用的数据持久化流程。

深度学习CUDA OOM排查：显存占用与碎片问题实战深度学习任务出现CUDA out of memory时，原因不一定只是模型太大。GPU算力平台上的显存还可能被其他进程占用，动态输入与频繁分配也会造成保留显存较高。本文从进程、张量和分配器三层定位问题，避免一报错就盲目更换更大显存GPU。

程序员无隅

Pi Agent 系统提示词实战：替换默认编程助手人设，构建 DataAgent我是安徽最忧郁程序员无隅用 Pi Agent SDK 做企业数据分析助手时，模型可能仍按“编程助手”的习惯回答：谈文件、命令和代码，却没有先核对业务数据。问题往往在系统提示词的基础人设。本文以 Pi Agent v0.87.1 为准，沿着“看清提示词来源 → 替换人设 → 按用户装配”的顺序，做出一个简化的 DataAgent，并说明提示词与真实数据权限的边界。

深度 | 壁仞1.74亿中标智算中心：国产GPU从能用跨进商用，但4.5亿的大单却因凑不齐三家废标了壁仞科技 1.74 亿中标昆仑领奕智算中心，成为包一唯一供应商，评审 89.71 分第一。我判断，这条新闻真正的信息量藏在两个反差里：一是壁仞营收同比暴涨 1997.6%，说明国产 GPU 正在批量出货；二是总预算 6.26 亿里，包二 4.52 亿因为供应商不足三家废标了，说明能交付的国产 GPU 厂商其实就那几家。

樱花落木兰

SpringBoot + ECharts 后台数据统计报表模块实战在后台管理系统中，数据可视化报表是运营人员的核心工具。前端使用 ECharts 绘制折线图、柱状图，后端的核心工作就是按照 ECharts 要求的格式，封装时间区间内的统计数据。本文基于一套 B 端管理后台，实现 4 大类统计报表：营业额统计、用户统计、订单统计、商品销量 TOP10，完整讲解需求、接口设计、代码实现、踩坑点。