理解 AI coding 智能体的设计，可以帮助开发者更好地使用 AI coding 工具，实现开发提效。了解用户提示词预处理，帮助我们写出高效的用户提示词。例如：为什么在提示词中使用 @字符引入文件、目录作为上下文，可以减少会话轮次？如何自定义命令 ...

要理解AI原生，首先要明白它与传统软件的根本区别。传统软件是确定性的，你点一个按钮，就触发一个固定的流程，得到一个预期的结果。而AI原生应用，拥抱的是可能性和不确定性，它能理解你的意图，并动态地创造出结果。

近年来，全球气候变化加剧，极端天气事件呈现高频化、高强度、高不确定性的“三高”特征——短时强降水、局地雷暴大风、突发性低能见度等气象灾害频发，不仅威胁公共安全，更对企业的连续运营构成严峻挑战。与此同时，以低空经济、新能源、智慧交通、智能电网为代表的新质生产力加速崛起，这些新兴业态对运行环境的敏感度远高于传统行业：一架物流无人机的起降窗口可能因百米级风切变而关闭，一座光伏电站的日发电量受云层移动路径 ...

传统大模型开发需要掌握Python、PyTorch、API调用等复杂技能，而高职学生更需要"所见即所得"的开发体验。低代码Web交互平台的出现，恰好填补了这一空白。它通过可视化界面、拖拽式组件和预设模板，让学生像搭积木一样构建AI应用。深圳职业技术学院的实践表明， 引入低代码平台后，学生AI项目开发周期从平均21天缩短至3天，非计算机专业学生的AI工具使用率从18%飙升至89% ...

他们即将内测的 Agent Builder，并不是简单的对话生成的套壳。从技术博客看，他们深度实践了 Anthropic 提出的 Base Agent + Skills + Knowledge 新范式。这套架构让 Agent 拥有了 L4 ...

这项由普林斯顿大学冯继晨、张艺凡等研究者与加州大学洛杉矶分校、宾夕法尼亚大学合作完成的研究，发表于2025年12月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2512.23676v1。有兴趣深入了解的读者可以通过这个编号查询完整论文。

用户意图识别是 AI 产品的 “交互入口”，直接决定 “用户需求能否被准确捕捉”。在 Dify 中搭建意图识别工作流，需结合其低代码工作流设计、大模型集成、数据反馈闭环能力，聚焦 “意图库构建→工作流设计→动态调优” ...

OpenAI 和 Anthropic 已经将他们的 AGENTS.md 和 Model Context Protocol 项目捐赠给了 Agentic AI 基金会（AAIF），这是在 Linux ...

在本文里，将在AndesAIRE平台上实践自带模型（BYOM）流程，它是从模型开发、ONNX导出、API设计、交叉编译，到在RISC-V上部署与推论的完整流程。此流程展示了AndesAIRE I370平台在灵活整合外部模型与支持多元运行环境的优势。

瑞士信息与通信科技公司Acodis创立于2016年，公司致力于开发智能文档处理平台，该平台基于人工智能，可在数秒内将任何类型文档的非结构化信息转化为结构化数据，取代手动文档传输和信息处理，节省时间成本的同时提升企业数据利用效率。

朱熠锷指出，当前AI应用正从“以模型为中心”转向“以数据为中心”。尽管大模型技术持续发展，前沿模型的综合智能已高于企业普通员工，但AI在实际应用中仍面临检索系统架构局限、企业自有数据量不足、知识检索与治理不当等问题，因此私域数据的准确挖掘、高效利用成 ...