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在生成式 AI 爆发的今天，企业面临的核心矛盾是：如何将前沿大模型能力快速、安全、低成本地融入实际业务。传统开发模式下，一个简单的客服机器人可能需要数周编码调试；而基于 Dify，同样功能只需拖拽节点、配置参数，10 分钟即可上线。它究竟是如何做到的？是否真能开启低代码 AI 应用开发的新纪元？本文 阅读全文
posted @ 2025-08-11 15:23
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一、大模型性能测试的核心价值 在AI技术快速发展的今天，大模型性能直接影响用户体验和商业价值。性能测试不仅能发现系统瓶颈，还能为容量规划、成本优化提供数据支撑。 为什么大模型需要专门的性能测试方法？ 传统性能测试关注TPS（每秒事务数）和响应时间，但大模型的流式响应特性（Token逐个生成）和长上下 阅读全文
posted @ 2025-08-08 16:06
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黄延胜（思寒）老师演讲精彩瞬间 2025年7月11日，测吧（北京）科技有限公司CTO黄延胜（思寒）老师在TiD2025质量竞争力大会“智行合一：高认知推动工具落地的AI+时代”论坛上带来《企业智能化测试体系与AI测试智能体平台设计》主题分享。带领参会者共同探讨数字化时代下软件质量保障的新趋势、新路径 阅读全文
posted @ 2025-08-08 15:59
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在数据安全与合规要求日益严苛的今天，企业拥抱AI的最大痛点在于如何平衡智能化与隐私保护。云端大模型虽强大，却让敏感数据暴露于不可控风险中。本地私有化部署，正从技术选项升级为企业智能化的战略刚需。 本文将手把手带你用 LangChain（智能体框架） + vLLM（高性能推理引擎） + Qwen3-3 阅读全文
posted @ 2025-08-07 16:36
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当你说“帮我订一张明天北京飞上海的最早航班”，ChatGPT会给出购票指南，而Agent（智能体） 会直接完成订票并发送行程单到你的微信。这种“听懂即搞定”的能力背后，是一场AI从“思考者”蜕变为“行动者”的技术跃迁。本文将穿透概念迷雾，拆解Agent的核心工作原理与落地实践逻辑。 一、Agent本 阅读全文
posted @ 2025-08-06 11:36
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导语： “当技术革命裹挟术语洪流而来，精准理解概念本质比盲目追赶技术更重要。本文拆解50个高频AI术语的技术内核与应用边界，助你在智能浪潮中锚定认知坐标。” 一、认知地基篇：必须掌握的13个基础概念 人工智能 (AI)：模拟人类智能的机器系统 → 应用边界：≠通用人类智能，=特定任务优化工具 机器学 阅读全文
posted @ 2025-08-05 14:30
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在AI智能体技术爆发的2025年，企业面临的不再是“是否需要AI化”的问题，而是“如何高效实现AI化”的挑战。Coze、Dify和FastGPT作为当前最受瞩目的三大智能体平台，凭借各自鲜明的技术路线吸引了大量用户。 它们看似功能重叠，实则代表着完全不同的AI工程化方向。本文将深入解析三者的技术差异 阅读全文
posted @ 2025-08-04 15:59
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Appium 服务器运行时会产生很多日志，但是很多人并不了解其中的意义，也无法掌握有用的信息。本文将详细解读如何读懂 Appium 日志，并让你的测试效率翻倍。 开启服务 日志第一行显示了 Appium 版本和运行地址。 $ appium [Appium] Welcome to Appium v1. 阅读全文
posted @ 2025-08-04 15:56
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一、为什么企业需要MCP+LLM+Agent？ 传统AI系统的“三座大山” 数据孤岛：ERP、CRM、IoT设备数据割裂，LLM无法实时调用关键业务信息。 工具碎片化：每接入一个新工具需单独开发接口，维护成本呈指数级增长。 决策滞后：LLM仅能生成建议，无法自主执行任务（如自动审批合同、调度生产）。 阅读全文
posted @ 2025-08-04 15:21
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随着大模型进入应用深水区，各类平台如雨后春笋涌现。但功能重叠与定位模糊让选型决策愈发困难。本文通过深度实测五大主流平台，结合金融、医疗、制造三大领域实战经验，助你精准匹配业务需求。 一、平台能力矩阵全景图 二、场景化平台解析 个人开发者利器：Open WebUI 定位：取代ChatGPT网页版的本地 阅读全文
posted @ 2025-08-04 15:15
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