造数脚本越堆越乱：稳定的沉淀成引擎 变化的留在配置

本文介绍如何将复杂测试造数流程从脚本自动化升级为配置驱动的编排引擎。通过YAML描述流程，用9种Action覆盖常见造数动作，将稳定能力沉淀为引擎，业务差异留在配置中。适合测试开发与后端工程师了解如何构建可维护的工程资产。

2026-07-22 0

AI Agent 从Demo到生产：2026年主流Agent开发框架全景对比与实战选型指南

2026年AI Agent从Demo到生产，主流Agent开发框架全景对比与实战选型指南。深入解析Claude Code、OpenAI Agents SDK、LangGraph、Dify等框架的核心特性与适用场景，为企业选型和生产级应用落地提供清晰指引。

2026-07-22 0

AI 客服要进生产环境 先解决这 4 个工程问题：以 CallFay 母语 AI 为例

AI客服进入生产环境需解决知识来源、上下文理解、渠道协作及人工介入四个工程问题。CallFay母语AI通过知识库管理、多平台聚合和上下文识别，结合人机协同，帮助企业将分散资料与客户服务连接，构建可落地的业务系统。

2026-07-22 0

自动化请求的智能重试策略：指数退避 加 熔断 加 IP 轮换

自动化请求失败时，智能重试策略需解决何时重试、等多久、是否换IP。本文详解指数退避、熔断器和IP轮换三种机制，配合错误类型判断，将成功率提升至98%以上，同时避免IP被封禁。适合需要稳定采集的开发者。

2026-07-22 0

2026 ITSM产品选型全景：低代码与AI重塑企业运维服务新范式

2026年ITSM产品选型指南显示低代码与AI成为核心方向。企业运维服务正经历智能化变革，嘉为蓝鲸等产品通过低代码配置和AI智能体提升效率。市场持续增长，选型需关注信创与集成能力。

2026-07-22 0

从 PDF 到向量检索:一个最简单的本地 RAG 入库示例

本文演示一个最简单的本地RAG入库示例，从PDF到向量检索的流程。通过解析保留标题结构并按标题段落分块，使用中文embedding模型向量化后写入嵌入式向量库Zvec，四步即可，无需服务器或Docker，一个Python脚本在本地运行，快速构建知识库用于检索。

2026-07-22 0

腾讯会议出AI同传了？这下跨境人开会不再担心哑巴英语了

腾讯会议推出AI同传功能，即时翻译并显示双语字幕，帮助跨境人和外贸从业者解决跨语言会议难题。该功能支持独立开启和2-3秒时延，可模仿用户音色翻译，搭配纪要文字转写，让跨语言沟通更顺畅高效。

2026-07-22 0

AI 时代的 FinOps 必修课：如何借助 Credits 刻度实现大模型流量的精细化治理？

本文介绍AI网关如何借助Credits刻度实现大模型流量的精细化治理。通过消费者配额规则，支持Token与Credits两种限额单位，在请求链路中实时计量与拦截超额调用，帮助平台团队建立事前定规则事中控风险事后复盘的AI FinOps闭环，有效治理AI调用成本。

2026-07-22 0

用 LangChain 连接远程 MCP：从工具发现到多轮调用的闭环

用LangChain连接远程MCP Server实现工具发现到多轮调用的完整闭环。本文通过Node.js示例展示如何读取MCP工具并绑定给模型，执行工具调用后将结果返回模型生成最终回答。理解MCP协议与工具调用的分工，掌握消息循环的核心机制。

2026-07-22 0

GPT-Red：自动化红队如何形成 Agent 安全数据飞轮 包含4个闭环 6类评测指标 5类风险误读

GPT-Red自动化红队模型通过自博弈强化学习构建Agent安全数据飞轮。它包含四个闭环和六类评测指标，同时揭示五类风险误读。GPT-Red将攻击持续注入训练与发布循环，形成可复用的安全数据流水线，帮助企业提升Agent防御能力。

2026-07-22 0

7月第二周阿里云 AgentTeams产品动态

7月第二周阿里云AgentTeams产品动态公布，带来智能体协作平台更新。此次产品动态聚焦AgentTeams在任务调度和团队协同方面的功能优化，帮助用户更高效完成复杂业务场景。阿里云AgentTeams持续提升多智能体管理能力，为企业提供可靠的智能体解决方案。

2026-07-22 0

像水流一样——前端流式输出完整指南（三）

前端流式输出完整指南第三篇深入讲解LLM流式输出实战。从while循环到try-catch每行代码都算数，详解Vue3响应式状态与Streams API结合。掌握二进制解码、缓冲区拼接、SSE协议解析等核心技巧，实现逐字显示的低延迟体验。内容涵盖数据管道五层转换和常见错误处理，适合前端开发者对接任意LLM接口。

2026-07-22 0

Astrolabe（星盘）：让 AI 审视自身构建的 UI 界面

Astrolabe（星盘）是一个开源运行时UI检查工具，让AI能够审视自身构建的UI界面。它通过分析节点结构布局和运行时截图，帮助AI确认界面实现是否正确，实现闭环开发流程。该工具支持iOS平台，旨在让AI理解运行结果并对自己的实现负责。

2026-07-22 0

从恶意 Dataset 到横向移动：一套可落地的 Dataset Processing Threat Model（资产边界与威胁枚举及5层控制）

本文介绍一套可落地的Dataset Processing Threat Model，从恶意Dataset触发代码执行到横向移动，覆盖资产边界与5层控制。包括8大威胁枚举、Canonical Manifest、Admission Control规则、一次性Worker基线和默认拒绝网络等核心防御措施，帮助防止数据处理成为攻击起点。

2026-07-22 0

写了几十条规则:为什么还管不住 AI？

精准管理AI代码行为比堆积规则更有效。写了几十条AI规则反而管不住AI，问题不在于模型能力，而在于行为控制。原文提出四个核心行为原则：不要假设要提问、只写最小实现、只改必须改的部分、定义可验证成功标准。这些原则能减少AI代码噪声，提升代码质量和协作效率。规则少而精才是关键。

2026-07-22 0