登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
暂无图片
为遵守国家网络实名制规定,未绑定将限制内容发布与互动
摘要: 葡萄城活字格低代码平台通过深度集成MCP协议,构建AI与业务系统的高效连接桥梁。其核心能力包括:1)基于MCP生成标准化业务插件,利用自然语言驱动开发,消除代码幻觉,效率提升50%;2)支持双向MCP服务交互,既可零代码集成外部AI能力(如OCR、智能问答),也能将内部系统一键发布为MCP服务。典型场景如发票识别插件开发周期从天级缩短至分钟级,企业知识库快速转化为智能问答系统。该方案显著降
企业AI应用引发业务与IT部门冲突:业务部门希望利用AI工具自主分析数据提升效率,而IT部门出于数据安全、权限控制和审计合规等考虑叫停此类尝试。矛盾根源在于企业缺乏对AI行为的治理能力,现有解决方案要么过于死板(预定义工作流)要么风险过高(直接使用外部AI工具)。解决之道在于建立结构化约束机制,将AI能力纳入企业治理框架,在保障安全的同时保留AI的自主性,这需要双方升级认知框架并开展合作。
摘要: 大模型在Agent模式(MCP工具调用)和Workflow模式(提示词拼接)下,对相同数据的回复质量差异显著:前者输出简洁生硬,后者则生动详实。研究发现,这种差异源于消息角色(role)的语义锚定——模型将tool_result视为原始数据汇报任务,而拼接后的user消息则触发创作式响应。本文提出四种优化方案:1)在System Prompt中强制格式要求;2)追加整合指令消息;3)Few
2026年4月 1)Hermes Agen 由 Nous Research 打造的自我改进 AI 代理。 它是唯一内置学习循环的智能体——它从经验中创造技能,在使用过程中不断提升,推动自身持续掌握知识,搜索自身的过去对话,并在各次会话中构建更深化的自我模型。可以在 5 美元的 VPS、GPU 集群,或者闲置时几乎不花钱的无服务器基础设施上运行。它不绑定你的笔记本——在云虚拟机上运行时,通过 Tel
企业数字化向智能化转型中,低代码平台正成为AI能力落地的核心底座。葡萄城活字格通过信通院《智能体平台技术要求》认证,提供AI全链路赋能与大型复杂应用支撑能力。其AI能力包括:MCP服务实现自然语言驱动开发;OpenClaw集成确保企业级AI助手合规可控;可视化智能体开发平台降低技术门槛。工程化能力涵盖:多级权限管控、统一流程中心、性能深度优化,满足集团级核心系统需求。该平台兼具AI提效与工程化筑基
4月25日,北京,第二届腾讯云黑客松智能渗透挑战赛决赛在极具极客氛围的场地中圆满落下帷幕。大赛以“铸刃止戈·以智御危”为主题,吸引了610支战队、1345名安全极客与AI研究者参赛,远超首届规模。经过为期五天的激烈角逐,来自绿盟科技的“ai小分队”最终脱颖而出,强势夺冠。
摘要: 企业AI应用面临两类核心问题:一是结果错误(如数据偏差),虽易暴露但需修正;二是过程不透明,AI决策逻辑不可追溯,这在消费场景可容忍,但企业系统必须满足审计合规要求。当前AI Agent方案存在三大缺陷:行为不可控(执行过程无记录)、权限不可控(身份与权限脱节)、流程不可控(日志分散难追溯)。这些问题源于AI缺乏与业务系统的约束层,需构建中间层(如语义层或服务总线),将业务语义、权限校验与
《AI业务系统对接中的本体缺失问题》 摘要:本文通过一个采购助手系统的失败案例,揭示了AI在对接企业业务系统时的典型问题。系统因混淆库存和库存上限字段导致采购数量出现10倍偏差,暴露了大语言模型在企业应用中的三大系统性错误:字段语义的私有性、接口选择的随机性以及错误在多步调用中的累积放大。根本原因在于模型缺乏对企业系统的结构化认知——即业务本体(Ontology)的理解。作者指出,传统RAG方案难
AI 对程序员的深层冲击,从来不是 “能写代码” 这么简单,而是从 “输入确定、输出可控、有明确报错” 的确定性系统,转向 “意图靠猜、结果靠验、无明确反馈” 的概率性交互。本文剖析这份不适的本质,以及程序员适应 AI 时代需要掌握的上下文组织、约束表达、结果验证等新能力
DeepSeek-V4 的出现,宣告了大模型“拼参数、拼财力、秀跑分”的 1.0 时代已经终结,我们正在大跨步迈向“拼效率、拼落地应用、拼端云融合”的 2.0 时代。对于我们每一个普通的技术人(无论是写 C++ 的底层老哥,还是搞 Python 的算法新锐),请不要把时间浪费在无休止的“模型对比争论”上。算力已经民主化,接下来拼的是想象力和工程落地能力。还在等什么?赶紧打开你的 VS Code,拉