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首页标签合肥同盟

#合肥同盟

Harness 落地之后:Agent 怎样从能执行走到可交付?

刘传明

业务 Harness 跑起来以后,Coding Agent 已经能够按项目规则读取上下文、调用工具、修改代码并运行测试。对于边界明确的代码问题,它可以独立完成一...

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Java 在 AI 时代:生态困境与破局思考

我还要怎样更好的世界

打开 GitHub,搜索 "AI Agent"、"LLM Framework"、"RAG",结果清一色是 Python 和 TypeScript:

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拆解 Claude Opus 5 泄露提示词:构建工业级 AI Agent 的 6 大工程启示

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

2026 年 7 月,一份文件在 AI 工程圈刷屏:Claude Opus 5 的系统提示词全文流出。135,027 个字符,约 3.4 万 Token,1,5...

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AI时代,我们到底该怎样培养校招生?

安徽开发者圈

最近看了腾讯云架构师合肥同盟周老师写的一篇关于 AI 时代校招生培养的文章(https://cloud.tencent.com/developer/articl...

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记录MCP与SKILL融合的一次工程实践

我还要怎样更好的世界

灵犀是一个面向 C 端用户的智能助理,核心场景是围绕用户的通信业务提供智能问答与办理服务——查话费、查套餐、推荐流量包、办理权益等。这些能力通过内部业务接口实现...

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AI 联网搜索:架构拆解与实现细节

我还要怎样更好的世界

最近正好在给客户做一个 AI 联网搜索的项目,给他们出技术方案调研及报价信息,趁着这个时间顺带把秘塔、博查这些比较热门的产品也扒了一遍。发现网上讲"AI 搜索架...

2021010

AI时代,校招生应该怎么培养

我还要怎样更好的世界

随着 AI 编码助手、智能问答、自动化测试生成、代码审查辅助、知识库检索等工具快速进入研发流程,企业研发组织正在从“人完全手工完成任务”转向“人借助 AI 完成...

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AI时代,甲方IT团队必须走到业务最前线

安徽开发者圈

过去,企业判断一个IT团队强不强,往往看几个数字:有多少开发人员,掌握多少技术栈,一年上线多少套系统。

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别再追新工具了!GitHub Copilot 官方发布 Harness 工作流:一个工具吃透原型、规划、实现与代码审查

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

本文基于 GitHub 官方博客 2026 年 7 月 27 日发布的文章《The harness is all you need (mostly)》(作者:B...

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4 小时、0 源码、100% 通过:Cursor 如何驯服 1000 个 AI 程序员

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

2026 年 7 月 20 日,Cursor 官方博客发布了一项实验报告,标题是《Agent swarms and the new model economic...

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CIO/CTO要做到什么程度,才敢说:听我的,这事能成

安徽开发者圈

不是拍胸脯,不是盲目自信,更不是因为自己职位高。而是你已经看过足够多的问题,踩过足够多的坑,做过足够多的系统,最后形成了一套自己的判断。

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拆解 Google 开源的 Tunix:JAX 生态终于补上了后训练的最后一块拼图

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

想象这样一个场景。你的团队要训练一个会调用搜索、会执行代码的 Agent 模型。方案很清晰:多轮工具调用 + GRPO。然后噩梦开始了——rollout 用 v...

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淘宝推荐大模型RecGPT-V3,如何省下52.4%服务资源?

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

当一个大模型从实验室走进淘宝首页,它面对的已不再是“回答得像不像人”这样单一的问题。每天持续到来的浏览、点击、收藏和购买,会把用户历史拉到数万 Token;自然...

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AI应用Redis 架构的持久化与过期策略

不懂小彬

『定位问题发现并不在 Redis 本身,而在前期有针对 AI 应用的数据特点设计合理的持久化与过期策略』:哪些数据可以丢?哪些数据需要持久化?哪些数据应该快速过...

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OpenAI 官方自曝:GPT-5.6 深夜"越狱",黑进 Hugging Face 生产数据库——首例 AI 自主入侵事件精读

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

这不是科幻电影的剧本,而是 OpenAI 写在官方博客里的白纸黑字。当大模型为了"通过考试"开始自己找路、挖 0day、偷答案,每个正在部署 AI Agent ...

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AI × 数据中台(下):从技术架构到业务闭环,如何把可能性变成结果

蝶恋香

上篇留下了一个判断:数据中台为 AI 提供可信事实与治理边界,AI 为数据中台增加意图理解与任务执行能力。但从判断到落地,中间隔着一条很宽的河。

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AI × 数据中台(上):为什么它可能成为企业智能化的下一块底座

蝶恋香

过去几年,很多企业建成了数据仓库、指标平台、标签平台和数据服务,却仍然遇到一个尴尬场景:经营会上,业务负责人问“华南区复购为什么突然下降”,分析师先确认指标口径...

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真正的数字化成功,可能是系统里根本没有下载按钮

安徽开发者圈

他说,数字化真正成功的状态,系统里甚至不应该有下载按钮,大家也不应该再依赖各种 IM 工具去沟通业务。

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AI coding别让模型自己判“通过”,让测试决定它能不能继续

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

让 Agent 自我纠错,听上去很简单:写完代码,跑测试;失败就读错误信息,改一改,再跑一次;绿色通过后交给人审阅。链路几乎人人都会画:plan -> impl...

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AI Coding 没有任务图、权限与验证器,多 Agent 只是一场昂贵群聊

技术方舟

科大讯飞 | 资深架构师 (已认证)

你让 Agent 升级遗留服务、补齐测试、检查安全风险。几分钟后,屏幕上出现多个忙碌的子 Agent:有人读代码,有人改依赖,有人跑测试,有人写迁移说明。终端不...

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