2026年7月1日，在刚刚落幕的全球企业知识管理峰会（EKMS）上，一项关于“大模型企业落地阻碍”的调研数据引发了业界深思：高达74%的受访企业表示，传统的向量...

过去，很多智能体应用更像一个高级聊天工具。用户输入任务，模型生成计划，再调用几个工具返回结果。这个阶段，团队更关注 Agent 能不能完成任务。

过去，很多企业接入大模型时，重点关注的是调用效果。模型回答是否准确、响应是否足够快、是否能接入知识库，是早期最重要的问题。

在之前的文章中，我们探讨了如何通过 API 调用云端大模型来构建企业级应用。但对于很多极客、IT运维人员或对隐私要求极高的开发者来说，把电脑里的文件、系统日志发...

在企业的日常运营中，有一个极其普遍且昂贵的痛点： 业务人员（运营、销售、产品经理）每天都需要看数据来做决策，但他们不会写 SQL；而懂 SQL 的数据分析师，每...

当业务需求从“爬取网页”变成“批量向多个 AI 平台提问并分析回答”，后端架构面临一系列新问题：上千条任务如何调度？调用失败如何重试？原始回答怎么存？提取出的指...

在2023-2025年的“AI PC 1.0”时代，厂商的营销焦点集中在“NPU算力达到了多少TOPS”。然而，一线开发者很快发现了一个致命瓶颈：端侧跑大模型，...

2026年已经过半，企业AI落地正在从"要不要做"进入"怎么做"的阶段。但一个令人意外的事实是：相当一部分企业采购了AI工具后，实际使用率不足30%。问题不出在...

开门见山：把产品「放进」真实的桌面或货架场景，核心是 AI 多图融合——产品图提供「放什么」，场景图提供「放在哪」，提示词负责「怎么放」（位置、大小、光影关系）...