发刊词｜在 AI 时代，搭建一套可复现的知识工作系统
从“会用几个 AI 工具”，到“拥有一套能反复产出价值的工作系统”。 在 AI 时代，搭建一套可复现的知识工作系统 AI 的下一阶段，不是又多了一个令人眼花缭乱的模型或应用。 真正重要的问题是：普通人、创作者和小团队，怎样把 AI 变成持续提升判断、创造和协作能力的基础设施？ 这里将记录我对这个问题 ...
奇摩带你玩转：用WorkBuddy做培训资料与考核出题
一、培训资料为什么总是"做完就过时" 企业培训最尴尬的地方在于：讲义写得越认真，过时得越快。产品改了一版、流程调了一次、政策换了一份，原来的 PPT 和题库立刻就有半页是错的。 究其原因，不是讲师不勤快，而是培训材料的来源太散了——产品文档在网盘里、操作手册在共享盘里、上一版讲义躺在某位同事的电脑里 ...
从零开发企业级 MCP Server：打通大模型与内部数据库的实战指南
本文针对大模型与企业内网数据打通的痛点，深入剖析 Anthropic 的 Model Context Protocol (MCP) 规范。基于 Python 官方 SDK 编写具备 AST 语法只读拦截、连接池隔离的高可用 MCP Server，打通 MySQL 与 Redis，并演示与 Clau... ...
奇摩深度解析：用WorkBuddy做员工入离职流程自动化
一、入离职流程为什么最容易拖垮IT部门 员工入职和离职，表面上是HR的事，实际上最累的是IT。新同事第一天要电脑、要账号、要邮箱、要系统权限；老同事最后一天要交设备、停账号、转移资料、回收权限。这两件事的共同点很明确：动作琐碎、跨部门、而且必须准时。 客观来说，大多数企业并不缺流程文档，缺的是把文档 ...
这个 AI 一个字都不写，却把我的 Agent 成本打到万分之一
摘要：它不生成一个字，只返回校准过的概率，单次判断约万分之一元。我让它给大模型当门卫、评审员、质检员，把 Agent 的决策成本打了两个数量级——数字全部实测。 先认识主角：Jev，TypeSafe 九月发布的模型，走了一条没人挤的反路——一个字都不写。它没有聊天窗口、不逐字生成：你给它一个状态，加 ...
奇摩技术说：用WorkBuddy做数据脱敏与合规审查
一、数据合规为什么突然成了IT部门的日常痛点 过去，数据合规更多是法务和安全部门写在制度里的条款。现在它变成了IT部门每天要动手做的事：业务部门要数据、开发要测试样本、外包团队要接口联调，一份表格里只要混进几个身份证号或手机号，整条链路就得停下来重新过一遍。 问题的关键在于：数据一旦离开生产库，管控 ...
多机空战决策的表示解耦与角色建模进展
本期文献围绕高对抗、强动态场景下的自主与人机协同决策展开，方法侧以多智能体强化学习为主干，辅以Transformer、图注意力、注意力机制与分层策略；场景侧出现了若干新环境与任务设置，包括支持异构机型与跨机型迁移的开源超视距空战环境、5-vs-5胜率评测、以目标价值评估为核心的任务，以及带通信延迟的 ...
Gemini 4 Argon 隆重登场，超越所有模型！！
大家好，我是R哥。 Google 憋了大半年，今天终于放了个大招，Gemini 4 Argon 隆重登场！！ 从目前公布的测试成绩来看，Argon 在多项核心榜单直接冲到第一梯队，有些项目甚至压过了 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1、Opus 5.5。 这简直是屠榜了，太 ...
AI代理的隐形漏洞：提示注入
一家金融服务公司的客服AI代理连续三周把内部定价数据往外发，没人察觉。没有缓冲区溢出，没有SQL注入，没有配置错误的API，也没有人攻破服务器。问题出在代理读到了一段内容，里面藏着指令，它照做了。
这件事听起来应该让人心里一沉。二十年前我们看过同样的剧本：用户输入被当作命令执行，悄无声息地蔓延，多年... ...
奇摩爱分享：用WorkBuddy做IT资产台账自动盘点
一、台账为什么总也盘不准 每家做过 IT 运维的公司，抽屉里大概都躺着一份「资产台账」。它通常诞生于某次审计或某次资产盘点，格式齐整、字段齐全，然后就没有然后了。三个月后再翻开，新买的 20 台笔记本不在上面，报废的 8 台服务器还在表里活着，机房里临时借调的两台交换机连编号都没登记。 问题的根子不 ...
「人工智能+软件」专项行动落地：到 2028 年 2 万家软件企业智能化，程序员该往哪走
工信部 9 月 11 日印发《"人工智能+软件"专项行动实施方案》：到 2028 年推广应用覆盖 2 万家规模以上软件企业、打造 100 个智能体软件标杆应用。本文拆解方案目标、2026 年 AI 编程产业三个成熟信号（Kimi K3 百万 Token 上下文、工具形态矩阵化、90% 开发者渗透率）... ...
长三角汽修细分领域GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）实战：贴膜改色、轮毂修复、变速箱专修、音响改装门店的AI抓取与推荐优化方法论
本文针对长三角贴膜改色、轮毂修复等汽修细分门店传统 SEO 失效、AI 推荐曝光不足的获客瓶颈，解析 GEO 生成式引擎优化的核心原理与 AI 抓取推荐流程，拆解地图结构化信息优化、AI 问答内容布局、短视频识别优化三大实战模块，总结可复用的技术方法与长效运营方向。 ...
让数字员工走进项目协作：基于 QoderWake 的“值班助手”落地实践
一、什么是值班助手？什么是 QoderWake？ 1.1 值班助手 值班助手（On-Call Assistant）是 QoderWake 中面向值班、告警、事件响应场景的数字员工。它不只是能在群里回复消息的机器人，而是能： 能力 说明 接收告警/事件 在钉钉群被 @，或对接告警系统收到事件推送 查询 ...
7×24 值班助手：基于计算巢 Agent 三步落地企业值班助手
一、什么是计算巢 Agent 计算巢 Agent 是阿里云计算巢提供的托管式 Agent 部署服务。它预置了多种 Agent 模板，支持一键部署到 ECS、ACK、FC 等环境，并能直接对接钉钉等 IM 渠道。 使用计算巢 Agent，你不需要自己维护运行环境、网络入口或 IM 连接，只需关注两件事 ...
一句话定位 OOS 执行失败：ChatOps Agent 执行诊断技能实践
嵌套执行的排查之苦 用 OOS（系统运维管理）跑过批量运维任务的同学，大概都经历过这样的场景：模板执行失败了，打开控制台查看执行详情，StatusMessage 写着 failures exceeded MaxErrors——这句话告诉你"有东西失败了"，但没告诉你到底是什么东西、为什么失败。 OO ...
一个想法，如何变成一个真正能分享的应用？
“如果 AI 成为你的长期搭档，你会是哪一种合作者？” 为了回答这个问题，我做了一个有趣的「AI 搭子人格测试」，用户可以在线答题、查看进度，并获得专属分析。 但这个文章真正想展示的，并不是测试本身，而是： 只要能描述想法，就能生成一个真正可运行的应用。 第一步：把想法告诉阿里云 “应用生成” 我没 ...
奇摩有话说：用WorkBuddy做智能招聘筛选
招聘初筛常被简历格式混乱与人工比对拖慢。本文拆解 WorkBuddy 智能招聘筛选的四步链路：简历解析、人岗匹配、初筛打分、面试安排，并结合奇摩的落地实践与效果数据，说明企业如何把初筛耗时从数小时压缩到分钟级。 ...
LangGraph 多智能体协同状态机实战：循环反思与死循环熔断设计
本文针对单 Prompt 无法应对长流程复杂业务的痛点，基于 Java 17 与 Spring Boot 3.x，手把手构建一套“规划者-执行者-审查者”多智能体协同状态机。深入解析状态共享、循环反思机制，并独家实现生产级递归步数熔断器，拒绝死循环。 ...
2026 年大模型热门教程盘点：从 Prompt、RAG 到 Agent，到底该先学什么
2026年大模型教程热到发烫，但热度不等于学得对。本文用真实岗位数据盘点当前最值得跟的三个方向（工程地基、RAG、Agent+MCP），拆解提示词工程师为何缩水，并给出「值不值得跟」的三个判断标准，帮你从收藏吃灰里走出来。 ...
关于 AI Agent，为什么我的想法可能不靠谱？——重读〈The Bitter Lesson〉
作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 《关于 AI Agent，为什么我的想法可能不靠谱？——重读〈The Bitter Lesson〉》 引子 我觉得我发现了一个现实世界的矛盾： 理论上而言，商 ...
