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LlamaIndex 系列【31】检索增强策略：命名实体识别（NER）命名实体识别（Named Entity Recognition）用于识别查询语句内特定类型的信息并进行分类，以此实现更精准的检索与筛选策略。

AI科学实验室自律系统：闭环自动化与智能实验设计技术路径 — 自动化技术摘要：科学实验室自律系统的核心不是“设备联网”，而是构建“感知—决策—执行—反馈”的闭环控制架构。本文拆解闭环自动化的底层控制逻辑，对比主流的智能实验设计（AutoDOE）技术路线，给出可落地的系统参数选型标准与代码验证方案。

AI智能教育多智能体协同：备教辅全链路架构实现 — 技术架构摘要：本文从多智能体协同的技术底层出发，拆解AI教育系统中备课、教学、辅导三个核心环节的多Agent任务分配与通信机制，结合ROS话题通信与边缘计算部署方案，给出可落地的全链路架构设计与选型判断标准。

Java后端的Ai之路

Python进阶探索17 - Python中的深拷贝与浅拷贝你有没有遇到过这种情况：明明只改了副本的数据，原数据却跟着变了？调试了半天，发现是拷贝出了问题。在Python中，深拷贝和浅拷贝是一个看似简单实则暗藏玄机的知识点，无数开发者在这里踩过坑，它也是面试官百问不厌的高频考点。

龙智DevSecOps解决方案

AI驱动的知识管理指南：基于Atlassian Intelligence、Rovo、Teamwork Collection打造团队知识引擎在 AI 浪潮奔涌的今天，依然有太多团队在“用AI”与“用好AI”之间徘徊。工具就位了，指令输入了，但输出的结果却常常差强人意——问题不在AI本身，而在于它背后的知识根基是否牢固。

Agent 要用 API key，但明文一次都不能进模型——Secret Runtime 落地实录（第110篇）拆解对象：DeepFlux 刚完成的 Secret / Credential Runtime——一套让 Agent 能携带凭据调用外部服务、但凭据明文绝不进入模型/消息/日志/数据库的运行时。素材是一份 1652 行的实施计划和它背后已全部落地的代码；本篇讲两件事：这套东西是怎么设计的，以及"落地"两个字到底包含哪些步骤。

gpt-5.6-luna 接入踩坑实录：model_not_found 排查与 reasoning_summary 字段使用说明上周三我在给一个文档摘要服务升级模型，把目标定在 gpt-5.6-luna，结果踩了两个坑：一是 luna 系列的 endpoint 路由与 gpt-5.5 有差异，直接复用旧配置会拿到 404；二是 reasoning_summary 字段如果不显式设置，长文本响应可能在中途停止——没有明确报错，finish_reason 为 null。这篇文章把完整排查过程和各接入路径（SDK / 聚合网关 / Cline / Claude Code 配置）都写清楚，供参考。

霸道流氓气质

Prompt 工程最佳实践与企业级模板库建设本文深入解析 2026 年 Prompt 工程的最新范式演进与工程化实践，涵盖从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 再到 Harness Engineering 的三层架构、CTCO 框架、结构化推理、动态上下文管理、PEEM 评估体系、指令层级安全架构、Prompt Lint 静态检查、企业级模板库建设及 Java 生态工具链，帮助 Java 工程师构建生产级 Prompt 工程体系。

海带紫菜菠萝汤

本周 AI 观察：嘴上喊着降速，手上全踩油门专栏：AI 热事慢想｜周五深度轨署名：专注 AI 工程化实践与出海外贸技术这一周的 AI 圈，出现了一个很少见的景观：话语层面在讨论踩刹车，产品层面却在踩油门。

全栈技术负责人

让 Agent 动手前先“听懂人话”：意图识别插件的设计与实践在构建面向业务的自主 Agent 时，许多团队最常遇到的“翻车”场景往往不在于模型的能力上限，而在于理解偏差。当把一个复杂、开放的任务交给大模型时，它最擅长的是“天马行空地生成”，最不擅长的恰恰是“严谨确认边界”。

2026AI大模型API统一接入平台测评：4款主流产品横向对比随着人工智能技术全面落地，多数企业都会对接多款不同类型、不同厂商的AI大模型，满足文本创作、智能问答、视频生成等多元化业务需求。但不同大模型的接口规范、权限校验、数据返回格式差异较大，开发团队需要反复适配调试，不仅拉长项目开发周期，还会大幅增加后期运维成本。

前端小skill一次让 Claude 写官网的经历让我意识到：AI 不缺写动效代码的能力，缺的是经过验证的动效决策依据。于是我把它做成了一个可自我增长的开源 Agent Skill——motion-skill-kit。本文分享它的设计思路、核心实现与踩坑记录。

零信任架构实战：基于天远名下企业A构建自动化商户合规网关在当今繁荣的自由职业者平台及灵活用工业务中，平台方迫切需要对入驻的企业客户或发包方进行真实资质与关联背景的严格核对，以防范履约隐患。传统的企业资质核验依赖于人工审核营业执照截图或手动查询工商信息，这种方式不仅流程冗长、效率低下，且极易出现信息不匹配资质的情况，难以满足平台实时动态审核的诉求。

大模型 Token 与成本优化工程指南🙋 我是 Luhui Dev，一个长期拆解 Agent 工程、探索 AI 教育落地的开发者。关注 Agent Harness、LLM 应用工程、AI for Math 与教育 SaaS 产品化实践。

大模型推理优化系列1：AI 推理网关路由架构与策略实践1.1 推理服务部署方式推理服务会被部署在 K8s 中运行，同一个模型可能会有多个部署实例：▸跨集群：同一模型会在多个集群各部署一份，形成多个推理服务实例。

AI视频热缓存命中率89%：无限画布Vera1.1调参方案与数据验证做 AI 视频生成，绕不开两个词：慢，贵。慢，是同一段画面反复重算；贵，是每次重算都在烧 GPU。我们把无限画布 Vera1.1 的缓存参数从头调了一遍，热缓存命中率做到了 89%。首帧等待短了，单位成本降了，团队也没多买一张卡。这篇把调参思路、参数表、验证方法一次讲透。

AIGC原生IP到底应该怎么做？上一篇文章中，我们提出了“AIGC原生IP”这个概念。文章发布后，很多行业朋友问了我同一个问题：这个方向听起来成立，但到底应该怎么做？

AI Agent：大模型基础、底层架构与核心工作原理（深度技术拆解）导读：本文从 LLM底层基础 → Agent四层架构 → 完整工作闭环层层拆解，帮你建立从「模型能力」到「智能体自主执行」的完整认知，区分普通对话AI与生产级智能Agent。

Spring AI Alibaba Graph 快速上手：黑板、节点、边版本：基于 spring-ai-alibaba 1.0.0.4（配合 Spring AI 1.0.3）