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从 0 到 1 构建企业级 RAG：一个中小企业可落地版本的完整架构如果你翻过市面上关于 RAG 的技术文章，大概率会看到这样一个公式：这个公式本身没有错——但它描述的是 Demo，不是产品。

9.9 元领 3 亿 Token，这个夏天实现 AI 自由！还在为大模型的调用成本精打细算？想在团队内部推行 AI 办公，却受限于高昂的按量计费和严苛的坐席限制？

全框架覆盖！网易智企IM鸿蒙生态适配再进一步继获得「Harmony Trusted SDK」权威认证之后，网易智企·云信的 IM 正式完成全系列框架的鸿蒙化适配改造，uni-app 鸿蒙、Flutter 鸿蒙、Electron 鸿蒙以及鸿蒙原生四大主流路径均已全面支持。无论开发者使用哪种技术栈，均可高效、顺畅地在鸿蒙生态中接入云信 IM 能力。

重磅认证！网易智企智能融合通信获鸿蒙生态权威认可，斩获「Harmony Trusted SDK」认证近日，鸿蒙生态服务公司作为全球智慧物联网联盟（GIIC）授权测试机构，携手中国信息通信研究院标准所，完成了"鸿蒙 SDK 用户权益保护与个人信息收集评测"工作。网易智企旗下云信业务的智能融合通信，凭借完善的合规架构与出色的安全隐私保护能力，顺利通过此次权威评测，获得「Harmony Trusted SDK」认证。

网易智企IM Web体验馆：一站式在线体验即时通讯当 AI 真正走进通信场景之后，即时通讯早已不再是一个工具，而正在变成企业经营客户、运营社区、协同业务的底层操作系统。而当这个能力越来越成为应用标配，开发者和企业在选型时往往面临一个共性难题—— "光看文档不够直观，接入 Demo体验又太费时间。"

Phase 7.2 RAG SafetyGuard：把用户上传资料当成低信任证据面试讲法一句话：我在 PrepMind 的 RAG 链路里补了一层 SafetyGuard，把用户上传资料从“可直接注入 prompt 的上下文”降级成“低信任证据”，在文档处理阶段写入 chunk 级安全 metadata，并在 Chat prompt 组装前过滤高风险 prompt injection 片段。

Fable + GPT Image = 无敌，Claude Code 中使用 Codex（订阅）生图的方案我是 claude pro 和 chatgpt pro 的双订阅者，原因很简单，我希望有一个纠错的模型，不能让同一个模型自己生产、自己测试，并且在一个模型在某一个问题陷进去的时候有另一模型可以纠正。当然了，还有 codex 强大的生图能力，别跟我说开个 plus 找个公益站也可以生图，白嫖 Lovart 也能生图，我可以负责任的告诉你，一个长久的、成熟的生产线一定是工程级的，规则和流程一定是持久化的，这就是网页版无法替代 codex 的原因。有些人，可能说走 API 啊，OpenAI 的 Images

AI 赋能·重构硬件交互：硬件分论坛精彩回顾2026 年，消费级 AI 硬件正站在飞速增长的窗口上。AI 玩具、AI 伴学机、AI 交互设备……这些曾经只存在于科幻电影中的产品形态，正在以惊人的速度走入千家万户。

29—AI Skill 测评集如何保持有效：从线上负反馈到 regression 用例前面几篇都在讨论离线测评如何证明价值，但真正的系统不会停在离线结论里。线上失败一旦发生，如果不能回流成 regression 用例，测评集就会慢慢和真实风险脱节。

听说，我们搞了个 AI 编程"电子宠物"？AI编程还能这么玩？一块巴掌大的终端摆在桌角，屏幕上跳着一只 ASCII 小宠物——它在"忙碌"，你在写代码；它在"等待"，Claude 需要审批；它在"庆祝"，bug被干掉了。

Anthropic研究百万对话，情感陪伴AI正在成为基础设施100万条对话，约6%的用户在对话中寻求情感陪伴，AI正在成为越来越多人的"情感基础设施"。近期，Anthropic使用隐私保护分析工具对 claude.ai 随机抽取的 100 万条对话进行了分析，数据显示，平均约每16次对话中，就有1次是用户在向AI进行情感倾诉。而这些人选择AI的理由，只有一个：

流程可视化：把 Eino 编排图变成 Mermaid 图表系列「企业级 AI Agent 实现拆解」E26 篇。上一篇讲了 MCP 工具集成：外部工具变 Eino Tool 。这篇讲流程可视化——Graph、Chain、Workflow 编好之后，怎么自动生成一张能看懂拓扑结构的 Mermaid 图。

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ICLR 2026 | 基于后验采样的图像恢复方法LearnIR：人脸去阴影、去雾作者： vivo BlueImage Lab本文入选 ICLR 2026ICLR（International Conference on Learning Representations）是聚焦机器学习与深度学习等领域的国际顶级学术会议，致力于推动人工智能理论与方法的前沿研究与创新发展。

AI UITester：AI Native 的 UI 自动化测试新范式｜得物技术痛点一：用例迁移成本高昂测试用例平台积累了大量描述性用例，但不可直接执行。QA 需要逐条手动翻译：理解业务逻辑、编写元素定位、调试执行路径。一个中等规模的模块，转化成本可能需要数人天。

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CVE-2025-14440 漏洞利用工具 - WordPress 插件认证绕过检测这是一个针对 WordPress JAY Login & Register 插件认证绕过漏洞（CVE-2025-14440）的专业安全测试工具。该漏洞源于插件在 jay_login_register_process_switch_back 函数中的认证逻辑缺陷，对 jay_login_register_switched_from_user Cookie 的值验证不充分，导致未经身份验证的攻击者能够以任意现有用户身份登录系统。

从Prompt到Context：大模型应用开发的范式转移从“写咒语”到“搭舞台”，AI工程化的进化之路作为一名在前线摸爬滚打的FDE（Full-stack Development Engineer），这两年我亲眼见证了大模型应用开发范式的剧变。从2022年底ChatGPT引爆热潮开始，我们经历了“提示词工程师”被神化的时代，也正在经历“上下文工程”成为行业标配的当下。

离谱！我以为 OCR 还在一页页抠字，结果百度 1.2 万 Star Unlimited-OCR 直接把长文档一口气读完嗨，我是小华同学，专注解锁高效工作与前沿AI工具！每日精选开源技术、实战技巧，助你省时50%、领先他人一步。👉免费订阅，与10万+技术人共享升级秘籍！

第8章 Agent前端交互与可视化在前七章中，我们完成了AI Agent的推理规划、反思纠错、工具调用、多智能体协作、RAG知识库增强等全部底层能力搭建。此时的Agent已经具备完整的「大脑」和「手脚」，可以自主思考、检索知识、执行任务、协同工作。

《AI工程》：为什么需要RAG和智能体？巧妇难为无米之炊。模型要完成一项任务，既需要指令，也需要足够的信息。每个快速发展的领域都会出现很多新概念，新概念源于新方案，而新方案来自新需求。

从“看图说话”到“动手干活”：看看国产多模态模型在生产场景下的真实表现现在，大家对基础模型能力诉求越来越高了，不再满足文本输入，而是混合输入。比如一张界面截图、一份业务图表、一页扫描合同、一张发票等，模型不仅要能看懂文件中的内容，还要能把内容变成可执行的步骤、提取结构化的信息或者是给出业务结论。