开发微信小程序"心算小目标"过程中的 LLM 选型笔记 适用读者：独立开发者、技术 Lead、想落地 AI 提效的小团队

在推进智能体和知识应用时，首期范围往往容易设得过大：希望同时接入知识文件、业务系统、权限体系和多个应用场景。

随着平台进入持续使用阶段，任务执行状态如何及时反馈、不同网络环境下文件如何正常预览，以及部分页面配置是否需要依赖前端文件修改，都会影响日常使用和运维效率。

本文是「成都硅基边界」零代码构建平台旗下 Silicon-AI 智能体引擎实战复盘系列第七篇。前面聊过智能体、RAG、MCP、工作流引擎与数据库，这一篇讲平台的...

​前面几篇已经逐步解决了项目启动阶段的几个关键问题：项目是否适合引入 AI、哪些任务值得交给 AI，以及 AI/Agent 在项目中能够获得怎样的数据、工具和执...

2026年学本体：先理解"为什么需要本体"（语义约束、知识结构化、推理），然后用LLM加速学习——让LLM给你解释OWL构造子，让LLM帮你生成示例代码，你负责...

2024年，LLM已深度嵌入智能客服、代码辅助、金融风控、医疗问答等核心业务场景。但随之而来的，是大量因提示词漂移、上下文截断、幻觉输出、安全越界导致的线上事故...

当ChatGPT掀起全球AI浪潮，软件测试工程师发现：自己正在面对一个前所未有的被测对象——大语言模型（LLM）。它没有明确的代码边界，没有确定性的输入输出映射...

本文基于啄木鸟软件测试团队在金融客服对话引擎、法律合同摘要系统及代码辅助插件等6个LLM落地项目中的实测经验，系统梳理LLM测试与传统测试在目标、方法、工具和质...

2024年，超73%的头部科技企业已在生产环境部署至少一个LLM应用——但Gartner最新调研显示，其中近41%因缺乏系统化测试体系，上线后3个月内遭遇严重幻...

当业务需要同时调用多款大模型，团队就会面临架构选型：自己基于开源组件搭建 LLM 网关，还是直接选用第三方 API 中转聚合服务。两种方案各有优劣，不存在绝对最...

标签：OpenAI 兼容、API 中转、LLM 开发、Python SDK、大模型接入