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七超AI落地实操

从 Coze 到 Dify：一个智能体开发者的趟坑与顿悟副标题：当 Coze 的“直觉”撞上 Dify 的“逻辑”，我们该如何构建一个真正强大的智能体？对于许多AI应用开发者而言，Coze（扣子）是一个绝佳的起点。它以“Bot”（机器人）为核心，将提示词、插件、知识库、工作流等能力高度整合，提供了一种“All-in-One”的直观体验。我们习惯于在一个界面中，通过不断“赋能”来让一个Bot变得更强大。

哲学中的主体性：历史演进、理论范式与当代重构本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

Dify 从入门到精通（第 20/100 篇）：Dify 的自动化测试与 CI/CDDify 的自动化测试与 CI/CD（持续集成/持续部署）旨在通过脚本和管道自动化验证应用功能、性能和部署流程，确保快速迭代和高可靠性。

字节跳动数据平台

火山引擎Data Agent：突破传统BI局限，用智能对话打造"数据决策大脑"在近日举行的DataFun AI+BI智能驱动峰会上，火山引擎数智平台专家以《Data Agent：超越BI与AI的边界》为主题进行了深度分享，介绍新一代智能数据分析产品Data Agent。该产品通过技术创新与范式重构，推动数据分析从"工具理性"向"价值自觉"跨越，为企业决策注入智能化新动能。

阿里云云原生

垂直和领域 Agent 的护城河：上下文工程作者：望宸💡 目录 💡01 从一个场景开始，感受上下文工程的魔力02 提示词->提示词工程->上下文工程的演进

KevinZhang13579

ShadowAI 支持二维表格数据生成了🚀 一个基于AI的智能Mock数据生成库ShadowAI是一个强大的Python库，使用AI技术生成高质量的模拟数据。通过灵活的规则引擎，您可以轻松生成结构化的JSON数据。

安思派Anspire

通过上下文工程优化LangChain AI Agents（一）上下文工程指的是在给AI分配任务之前，为其创建合适的设置。该设置包括：关于AI应如何行动的指示，例如作为一名有用的经济型旅行指南

人工智能大模型（LLMs）高效学习指南：30天系统性掌握本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<<

RAG(检索增强生成)的深度解析——如何让人工智能告别“胡说八道”？本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<<

技术文档 | 当 Agent 遇上 Pulsar：如何重构 A2A 协议，玩转事件驱动架构本文来自 Pulsar 社区贡献者 Sinan Liu如果你也有关于 Pulsar 的技术解析、实践应用、花式玩法等内容想与社区分享，欢迎向我们投稿。

小厂永远得不到的男人

我在AI公司的作死实录：实习生把Chatbot训练成祖安大师Day1：导师让我用Rasa框架搭个快递查询机器人。信心满满点下训练按钮：第二天演示时：用户：快递怎么还不到？ Bot：亲亲已为您催促快递呢～用户：你们是属蜗牛的吗？ Bot：检测到情绪激动，正在召唤人工... 用户：召唤NMB！ Bot：NM$L是国际快递公司，请问要查询哪家？（会议室突然安静得能听见显卡风扇声）

阿里WebDancer：自主信息搜索Agent随着大语言模型（LLMs）和大推理模型（LRMs）的能力不断提升，构建具备长期任务规划与复杂信息检索能力的智能体Agent成为关键研究方向。阿里通义实验室提出WebDancer——一套从数据构建到训练策略的端到端信息检索智能体构建范式，支持多轮、多工具交互与长程推理。该系统在 GAIA与 WebWalkerQA 等复杂多跳信息检索任务中表现优异，验证其方法有效性与可扩展性。

数据库那些事儿

阿里云DMS Data Copilot——高效智能的数据助手，助力企业实现数据驱动的未来DMS Data Copilot是DMS基于阿里云通义千问大模型构建的数据智能助手。其结合了DMS熟练的数据管理、数据使用能力，可帮助开发、运维、产品、运营、分析师和数据库管理员，更高效、规范地使用和管理数据。本文为您介绍如何使用Copilot。

【GitHub探索】Prompt开发评测平台CozeLoop踩坑体验接续先前CozeStudio的文章，CozeLoop相对于CozeStudio，更加专注于Prompt Engineering，打磨整个Agent Prompt的效果。因此，本篇文章也分享一下笔者使用CozeLoop的体验，源码可以从这个Repo里面拉取。

从医学视角深度解析微软医学 Agent 服务 MAI-DxO作为医学大模型应用领域的从业者，我持续关注行业最新进展。近期，微软发布的一篇论文 Sequential Diagnosis with Language Models 在医学大模型领域引起了广泛关注。微软在该论文中构建了一个名为 MAI-DxO 的 Agent 应用，在复杂病例诊断方面取得了显著突破。

深度学习机器

Gemini CLI源码解析：深入工具系统的实现细节之前的文章介绍过主控Agent以及上下文实现的细节，除了主控Agent和上下文管理外，工具实现也是Agentic的一个重要环节。

🛠Agent架构演进史：为什么说LangGraph是下一代引擎？本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。LangGraph作为Agent 生态中非常热门的框架，今天我将借助 LangGraph，更高效、更优雅的方式构建复杂智能体系统。如有遗漏，欢迎指出批评。废话不多说，上正文：

30天高效掌握AI大模型！系统学习计划+资源推荐本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<<

人生都在赌

为什么我放弃了Zapier，选择n8n来构建AI Agent工作流？"又是一个加班到深夜的周五。看着Zapier账单上那令人心痛的5位数月费，我开始怀疑是不是哪里搞错了。"

安思派Anspire

打造一个能自己编写代码的 AI 团队，你也可以我们发现了一种方法，可以将单个 Claude Code 实例转变为一个自主的软件工程团队——包含项目经理、前端开发、后端开发，所有角色都同时运行，都能遵守截止日期，无需我的干预就能提交代码。