AI伙伴登场：腾讯展台揭秘智能助手新生态
7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海启幕。连续九届参展的腾讯以“Hey，我的AI Buddy”为主题，集中展示AI在各领域进化为生产生活好搭档的跃进，与本届大会“智能伙伴 共创未来”的主题相契合。从去年的“聊天助手”，到今年的“智能伙伴”“AI Buddy”，可以看出，AI正在走进千家万户、赋能千行百业，成为人们生活工作的重要帮手。“当下，AI正从工具变成伙伴，从‘能生成内容’变成‘能完成任务’，从单点能力变成系统生态。腾讯将坚持实用迭代、效能优先，与合作伙伴一起，开拓A
AI赋能企业全景升级 微众信科发布VZOOM智能体系
近日微众信科正式发布VZOOM企业级AI Agent与Skill全景图打造覆盖多业务场景的企业级AI能力矩阵为AI深度赋能企业业务提供解决方案双擎驱动：重构企业AI生产力VZOOM AI全景图以Agent（智能体）+Skill（原子能力）为两层架构破解传统大模型“重理解、轻执行”的痛点重塑企业AI生产力Agent——业务场景的“指挥官”面向复杂任务可自主规划执行步骤、灵活调度工具、实时反思纠错，从被动应答升级为主动执行的“超级助理”。Skill——即插即用的“工具箱”将代码生成、合规检查、数据分析等能力封
AI入企难在信任：DuMate如何破局B端落地
7月10日，百度在成都举办AI DAY，正式推出"搭子DuMate"企业版。起初看到这消息，我并无波澜——近两年"企业级AI"概念被反复炒作，隔三差五就有新品宣称能打通AI与业务。但深入剖析技术细节后，我改变了看法。百度此次推出的几个关键设计，确实戳中了企业AI落地的核心痛点，尤其是"行级数据权限管控"和"首个企业级Skill接入标准"，在我近二十年信息化经验中，尚属首次有厂商将其作为核心能力提出。本文将以DuMate为切入点，剖析AI智能体
AI Skills Agents 三位一体：打造高效 AI 编程工作流
🚀 历时 3 个月，我成功将 AI、Skills 和 Agents 整合成一套完整的工作流。最终成果：开发效率提升 50%，代码质量提升 30%，最关键的是——再也不用每次给 AI 写几百字的详细说明了。你打开 Cursor，对 AI 说："帮我添加一个用户登录功能。"AI 给出了第一版。你一看：你叹了口气，在 Prompt 中补充了大量说明，重新执行。好了一些，但路由命名还是有问题。第三次，你把所有规范都塞进 Prompt 里。AI 终于生成了接近正确的代码——但你的 Prompt 写了
AI从聊天到干活：七大技术揭开智能助手进化密码
旅行计划，AI能搞定吗？它可能只会甩给你一堆文字攻略，却订不了票、查不了天气。这背后，是一整套让AI从“会聊天”变成“能干活”的技术体系在进化。今天，我们就用一次旅行，拆解从LLM到Harness的AI热词通关之路。开篇：你的北京旅行，AI能搞定吗？想象一下，你下周要去杭州旅行。你告诉AI：“帮我规划一个3天2晚的行程，要文艺小众一点，预算3000块。” 你期待的，是一个能自动查好天气、比价酒店、预订门票，甚至生成详细日程表的全能管家。但现实是，它可能只会给你一段充满“建议”的文字，然后说：“具体预订请自
AI短剧必备：三款剧本资产提取工具已上线SkillHub
在长期使用AI制作短剧的过程中，我发现了一个令人沮丧的事实：多数人并非不会生成图像，也不是不会撰写提示词，更不是缺少优质剧本。真正阻碍他们的，是拿到剧本后，完全不知从何拆解、保留什么、绘制哪些、如何复用。角色繁多，场景杂乱，道具堆积，越做越混乱。最终看似忙碌了三天，实则只是在不断返工。因此，我决定将自己多年来精心打磨的三套核心工作流，转化为SkillHub上可安装使用的技能：剧本角色资产提取、剧本场景资产提取、剧本道具资产提取。简言之：让AI不再仅仅“会生成”，而是真正理解制作流程。如今许多人在做AI短剧
AI啤酒熊：炎凰Skill突破实施瓶颈，让AI深度理解你的数据平台
阅读时长：3分钟 |主题：AI + 数据平台落地不少朋友可能都碰到过这样的经历：你兴致勃勃地打开Claude或Cursor，打算让AI帮你写一段平台查询SQL。然而AI输出的只是一段"通用SQL"——放到炎凰数据平台（YHP）上执行时，却报错！原因何在？因为_time字段、CONTAINS语法、分片查询约束、JOIN兼容情况……这些平台独有的"特性"，通用大语言模型根本不了解。你不得不反复给AI"讲解"："这个平台不支持XXX，你得改用YYY……&#
AI原生开发范式深度解析
一、总体范式：AI Native系统结构 AINative研发的核心并非"以AI取代系统"，而是搭建一套分层架构： -Operator（原子化执行单元） - Skill（可复用策略/能力编排） - IR /DAG（结构化任务表征） - Runtime（执行与优化引擎） - LLM（意图解析 +规划生成 + 结构编排）完整链路： User Intent → LLM → Skill Graph / IR → Runtime DAG → OperatorExecution → Feedback → Evolut
深度解析 AI SKILL：如何让你的 AI 助手真正为你干活
📅 2026-06-29⏱️ 12分钟阅读AI AgentSKILL效率工具你让 AI 画图，它回一句"没问题"，随后甩出一张图。你让 AI 编码，它回一句"没问题"，随后甩出一段代码。你问 AI 能不能帮你搞定 PPT，它回一句"没问题"，随后甩出一个大纲。然后就没有然后了。你意识到 AI 始终停留在"回答问题"的层面，而不是"真正帮你把事情搞定"。这不能怪 AI。根本原因是 AI 缺了一项关键能力——技能（SKILL）。来
控制AI的关键不是Prompt，而是这套工程架构
很多人以为AI开发就是：中间缺了一整层。现实中的软件开发是这样的：AI 为什么容易跑偏？不是 AI 不会写代码。是你把中间所有工程管理过程全部省略了。那怎么让 AI 也能按这套流程走？答案不是写更好的 Prompt，而是写三样东西：Spec、Agent、Skills。很多人把这三样东西搞混了。有的把 Spec 写进了 Prompt，有的把 Skills 当成了 Spec，有的把 Agent 和 Skills 混为一谈。其实它们的关系很简单，就一层：Spec 定义规则。Agent 按规则工作。Skills
AI系统核心概念解析：从Token到行动的全链路指南
最近关注AI的朋友，大概都见过那张流传甚广的图：Token、提示词、上下文、Agent、Harness、MCP、Skills七个概念层层向上排列，旁白写着"每一层都建立在前一层之上"。图形确实直观，但容易造成误解——仿佛越往高处就越"高级"，越接近最终形态。实际情况要简单得多：七个概念中，仅前三个存在真正的递进关系，后四个则是四种截然不同的角色，相互间呈现"谁调用谁、谁管理谁、谁被谁使用"的协作网络。掌握这一点，能显著提升理解AI产品的清晰度。接下来逐一解析，每个概念都提供两种视角：技术定义与通俗类比。理
AI助力学术创作：理论篇章撰写心得
梳理了借助AI开展学术创作的一些心得体会，涵盖环境搭建与操作流程，主要面向理工科领域。先谈环境搭建，我采用的是Claude Code，其他智能体也可参照，原理相通。根目录下CLAUDE.md的内容：子目录ref/用于存储（与课题相关且必需的）参考资料，类型包括：可构建的skill（需深度自定义，各位依据自身工具、参考资料、具体需求，让AI生成专属版本即可，故仅分享用于创建skill的meta-prompt）：再论实际创作的操作流程。理论章节往往是论文中最早动笔的部分，也是最为关键的环节，思路尤为关键。这一
Python实战：大模型额度管理Skill全流程搭建指南
从编程实践维度，系统讲解：如何利用Python构建大模型调额Skill，如何进行离线验证，如何执行AB测试，最终如何打包成可集成至风控平台的组件。先看一个真实案例对比。B机构：离线验证环节，让大模型对历史客户生成额度建议，人工抽查几十个样本，认为方向吻合、偏差可控，直接进入AB测试。结果失败。A机构：省略了“人工检查”这一环。他们设定了三个硬性指标——方向一致率、幅度偏差、稳健性。三个指标全部通过才进入AB测试。最终调整了7版Prompt，第7版才实现全量部署。差距在哪里？验证机制。多数人认为大模型做额度
OpenAI财报亏损，腾讯蚂蚁再掀消费AI大战
消费级AI尚未证实其商业价值，然而各大互联网巨头仍不得不留在牌桌上。秘密提交IPO申请后，OpenAI的部分财务细节意外流出。经过一年的折腾，该公司2025年全年营收约为131亿美元，但总成本和费用高达340亿美元，运营亏损从去年的88亿美元进一步扩大至209亿美元。进入2026年，这一亏损态势并未明显好转。一季度，OpenAI单季营收57亿美元，运营亏损进一步扩大至93亿美元。反观Anthropic，此前宣称一季度营收48亿美元，二季度预计109亿美元，有望实现短暂盈利。在2025年，OpenAI尚未转
玩转AI智能体：用Skill让繁琐任务自动化
向它提问，它能对答如流。但若指望它替你做事——比如核算报价、撰写案例、制作幻灯片——它却像个满腹经纶却眼高手低的“书呆子”。症结何在？并非AI能力不足，而是你的操作方式有误。今天咱们就谈谈，AI Agent的真正使用秘籍。一、多数人眼中的AI，仅仅是半成品谈及AI，不少人脑中的场景是：开启豆包，抛出疑问，获取解答。有问必答，不问则罢。归根结底，这仅是高级版搜索工具。然而，成熟的AI潜力远超于此。Agent（智能体）截然不同。它可领悟你的诉求，调用本地资源，独立推进多环节任务。你吩咐“出份报价单”，它便自行