谷歌云专家带你实战：构建生产级GenAI应用的LLMOps工程指南
Architecting Generative AI Applications: Build, deploy, and scale production-ready GenAI systems with LLMOps best practicesISBN：9781806678655出版社：Packt Publishing到货周期：10-12周内容简介当ChatGPT、DeepSeek等大模型席卷全球，无数技术团队都陷入了“模型狂热”的怪圈：大家都在兴奋地跑Demo、调提示词，但一旦要把这些能力真正嵌入到企
AI 浪潮下，避免大众被生产体系边缘化
点击上方蓝字 关注我们图源 Figure 公司官方社交账号谈及人工智能对就业的冲击，主流政策思路之一是推行全民基本收入，即 UBI (universal basic income)。该方案的核心逻辑在于：若 AI 取代大量岗位，导致部分人群收入不稳，国家应通过税收调节与转移支付，为每位公民提供基础现金保障，从而维持其基本生存与社会消费需求。UBI 的局限在于，它将人单纯视为消费者，而人并非仅靠消费生存。若个体长期被排斥在生产体系之外，即便物质丰足，也可能丧失与外界建立有效联结的途径。单纯、无条件且长期发放
AI编程：构建稳健工程体系以驾驭AI输出
一个出人意料的观点是：AI编程的最大挑战并非AI编写错误代码，而是AI即使写出了正确的代码，也可能将其置于不恰当的上下文环境中。如果您正在团队中推广AI编程，并已遭遇以下情况：那么您面对的并非模型本身的问题，而是工程系统层面的不足。本文旨在帮助您构建一套能够有效“承接”AI输出的工程系统，而非教授如何优化Prompt。预计阅读时间约为6分钟，您可以直接跳转至您最感兴趣的部分。去年，某团队投入两个月时间利用AI生成代码，试点阶段效率提升了40%。然而，在推广至整个团队后，第一周便发生了三起生产环境事故——A
AI智能体与工作流融合：打造高效生产系统
别再让AI智能体单打独斗，用工作流把它们拧成一股绳，效率提升300%不是梦最近和几个技术负责人聊天，发现一个共同痛点：公司里AI智能体搞了一堆，客服的、写代码的、做分析的，但个个都是“信息孤岛”，不仅没形成合力，反而增加了管理负担。这就像买了一堆顶级食材，却只会白水煮——暴殄天物。真正的价值，不在于拥有多少智能体，而在于如何像交响乐指挥一样，让它们协同工作，完成复杂任务。这就是“AI智能体+工作流”组合搭建的核心——将单个的“AI员工”编织成自动化的“AI部门”。今天这份指南，将帮你系统掌握这套组合拳的搭
AI重塑企业生产关系，Kimi K2.6带来三重效率跃迁
九成企业的AI应用仍停留在工具层，往往只能单点完成任务，随后还得人工反复拼接与校正。与之相比，Kimi K2.6已能在12小时内独立推进复杂项目，工具调用次数超过4000次，并完成前后14轮迭代，体现出从"数字劳工"到"硅基合伙人"的跃迁式变化。数字经济应用实践专家骆仁童博士指出，Kimi K2.6最关键的突破，是搭建起面向协作的AI"职场生态"。这意味着AI不再只是"数字劳工"式的被动执行，而是在向"硅基合伙人"进化：它不需