AI编程新趋势：从提示词工程迈向循环工程化
过去两年间，提及AI编程，人们最先想到的词汇是Prompt Engineering。如何清晰地阐述需求？如何提供充分的背景信息？如何让AI一次性产出更可用的代码？这些问题固然关键。然而，随着AI编程智能体能力日益增强，真正的核心控制点正在悄然转移。以往，我们与AI的协作模式更像是逐轮「发号施令」：你提交一段提示词，它反馈一段代码；你指出问题，它再修改一版。全程中，人类始终处于每一轮交互的起点位置。而今，一种崭新的思路正在浮现：与其频繁手动引导智能体，不如构建一套系统，让系统自动完成任务发现、任务分配、结果
零门槛零代码，三式速成实用 AI 神器
你是否也深陷此类烦恼——终日耳闻 AI 可增效、能创收，可一旦亲自上手，却连门道都寻不见。编写程序？全然不懂。构建应用？过于繁杂。欲打造专属 AI 助理？完全不知从何起步。事实上，压根无需敲击半行代码。6 月 15 日晚 19:00，秋叶团队 AI 首席讲师李鑫将呈现一场实战直播，传授三式秘诀，助您从零开始打造真正可用的 AI 工具，更能开启副业变现之路。本次直播，您将收获哪些内容？📌第一式：一条精妙指令，零基础打造实用 AI 利器无须钻研编程，不必购置服务器，仅凭一句话即可驱使 AI 为您“效劳”。📌第
智能客服系统的构建与实践
构建一套现代化的AI客服系统，目前主流方案采用大语言模型（LLM）+ 知识库（RAG）+ 自动化工作流（Agent）的智能体架构。该系统不仅能够自然流畅地解答用户疑问，还能直接对接业务系统为客户解决实际问题（如查询物流、办理退换货）。整个系统的技术架构、核心开发流程及落地策略如下：现代AI客服系统通常由四个功能层构成，各层各司其职，保证服务的准确与安全。用户多渠道接入层：统一接收来自网页、移动端App、微信公众号、企业微信、飞书以及电话语音（通过语音识别与合成）等各渠道的客户咨询，并将多渠道对话统一路由至
益博睿发布智能用工验证服务，覆盖全美绝大多数劳动者
全球数据与技术巨头益博睿（Experian）近日推出了名为Experian Verify for research verification的全新解决方案，致力于推动传统人工用工验证流程的数字化升级。该服务现已全面登陆美国市场，服务范围几乎涵盖全美所有劳动人口。 据悉，这一新方案融合了对话式人工智能代理、面向企业的安全在线表单，以及益博睿现有的呼叫中心资源，旨在大幅降低人工验证负担并缩短处理周期。在实际操作中，虽然验证流程仍由益博睿呼叫中心启动，但新系统为雇主提供了更灵活的响应方式：既可通过加密在线表单直
普通人如何利用AI
这两年AI概念炙手可热，但对于普通大众而言，究竟该如何上手，又能从中获得何种益处呢？无论是在抖音还是其他社交平台，我们常能看到AI的诸多妙用，例如撰写文案、制作PPT或生成视频。然而，我们需反问自己：运用AI的初衷究竟为何？若是为了电商宣传，旨在推销现有或潜在商品，那么AI便是助力事业、提升效率、节省时间的利器。若是为了完成领导或客户的汇报项目，或是承接PPT外包订单，AI能助你高效交付。若是为了在社交平台传播知识经验，获取流量与收益，那么这些应用都形成了各自的商业闭环，关键在于思考如何变现。若你已具备成
AI构建RAG智能体，赋能咨询培训行业方案自动化
咨询与培训行业，核心盈利点在于‘方案’。一份交付给客户的方案，凝聚了顾问十余载的实战经验、数百个成功案例以及一整套成熟的方法论。然而，这些宝贵资产大多沉淀在资深顾问的脑海中，或零散存储于各类文件夹内。新人接手项目时，往往需要先翻阅历史方案、寻找相似案例、向资深顾问索取素材，仅搭建框架便需耗费数日。而资深顾问则频繁陷入救火、修改稿件、调整排版的循环中。课程与讲师的匹配亦是如此。面对客户需求，推荐哪门课程、搭配哪位讲师，全凭少数人记忆。一旦人员忙碌或离职，这部分资源便流失大半。方案撰写完成后还需进行导出处理。
企业掀起AI员工浪潮,WorkBuddy推动人工智能走向职场
当人工智能开始"上班"，我们的工作边界究竟在哪里今天下午我参加了一场企业内部的人工智能产品分享会，主讲人提出了一个概念——"数字员工"。我坐在台下，有一瞬间陷入了沉思。不是因为听不懂，而是猛然意识到：这个词和我此前理解的"AI助手"，实际上并不是同一回事。助手是你召唤、它响应。员工是它有任务、有流程、会推进、会汇报——就算你不在，它依然能完成任务。这一字之差，我认为值得深入思考。一、人工智能代理与AI对话机器人，根本不是一个时代的产品过去一两年，许多人与人工智能交互的方式，基本上是这样的：打开对话框，输入
AI Agent工作流：把繁琐工作交给AI
作者：飞哥 | 账号：刷屏AI上周三下午四点，我正对着电脑屏幕上的一堆浏览器标签页发愁。事情是这样的——老板让我把一份行业报告拆解成5篇公众号推文，还要配图、排版、定时发送。我粗略算了一下，光是复制粘贴、找图、调格式，怎么也得忙活到晚上十点。于是，我打开了Claude Code，花了大约20分钟搭建了一个Agent工作流。结果呢？下午五点十五分，五篇文章全部搞定，排好版，静静地躺在后台草稿箱里等我审核。省下的这1小时15分钟，我正好喝了杯咖啡，刷了会儿短视频。这不是在炫耀，也不是做广告。今天我想和大家聊聊
深度解析：人工智能安全体系与网络空间防御
1人工智能安全人工智能安全主要涵盖三个细分领域：人工智能赋能安全（AI for Security）人工智能内生安全（AI Security）人工智能衍生安全（AI Safety）其中，赋能安全彰显了 AI 技术的辅助增强作用；而内生安全与衍生安全则反映了 AI 技术伴随产生的效应。构建人工智能系统不能仅依赖技术，还需结合外部多重约束，共同打造合规且完善的体系。人工智能安全的整体架构及其外部联系参见图 1。人工智能赋能安全主要体现为辅助防御与辅助攻击两大维度。在辅助防御层面，防御方正借助 AI 技术优化并拓
【乾承课堂】AI 服务器机架与蔡司扫描质检全解析
人工智能数据中心的服务器机架属于标准化外壳设备，专为承载面向 AI 工作负载的高密度计算系统而打造。区别于主要支撑基于 CPU 的企业级应用的传统机架，AI 机架是专门为应对海量 GPU 算力需求、更高能耗以及更前沿的散热管理方案而量身定制的。AI 服务器机架的功率密度显著超越传统 IT 设备配置。早期机架的平均功率约为 5 至 10KW，而现今的 AI 机架集群功率通常介于 40KW 至 100KW 以上，未来设计目标是在大规模部署中实现兆瓦级容量。为保障运行可靠性，相关设施配备了 A/B 双路备用电源
硅谷热捧的"循环工程"究竟是什么？
我们才刚刚掌握 Prompt（提示词）的写法，才刚刚学会绘制几条 Workflow，刚刚弄清楚 Agent 与 Bot 的差异……结果一夜之间，硅谷的大佬们又开始疯狂推广一个新概念——Loop Engineering（循环工程）。很多人一听就懵了：这又是什么晦涩难懂的专业术语？又在制造焦虑吗？旧框架要被淘汰了？先别急！其实剥开这层“高大上词汇”的外壳，它的底层逻辑非常贴近实际，而且它真的能彻底拯救你每天和 AI“斗智斗勇、疯狂复制粘贴错误日志”的崩溃日常。简而言之：Loop Engineering = 构
AI助力LIMS系统，数据仅供参考
AI助力LIMS系统，数据仅供参考。近些年，不少实验室部署了LIMS。然而核心痛点在于：系统上线并不意味着效率提升。许多实验室的现状是：报告处理依赖人工、数据复核依赖经验、异常判定依赖老手、检验标准文件无人查阅、仪器数据无人深入分析、大量依赖Excel进行二次加工。因此，行业正迈向一个新的阶段：AI与LIMS的结合。
借力AI创业：从工具使用者到公司创始人
如何利用AI撬动创业浙未来引言：昔日创业需团队、资金与办公室，伴随漫长试错；如今一人配一套AI工作流，即可打通完整业务链。绝非空谈。无论是内容创作、客户维护，还是产品设计、数据分析，昔日需团队协作之事，正被AI重塑。它赋予个体与小微团队与大厂抗衡的生产力。我们称之为AI+创业，而真正想将其付诸实践者，绝非少数。缘起：国际教育遇上中国产业洞察此趋势，新加坡新益国际学院与浙未来（杭州）携手，共建AI创业教育及产业项目。一方具备国际化课程与资源，另一方深耕中国市场且拥有落地运营能力。两者结合，旨在打破“只懂理论
新华阅报｜机器人生成的网络流量已超越人类
《参考消息》6 月 9 日转载今日俄罗斯电视台网站文章，题为《云网络安全服务企业称，机器人程序引发的网络流量已超人类》。 据美国云网络安全服务公司（一家网络基础设施企业）统计，当下由机器人程序及智能体制造的网络流量规模已胜过人类。 促成这一变化的核心动力在于智能体，这类自动化系统能够代替用户进行网页浏览、信息检索及内容处理。
云原生新范式：AI Native 多智能体数字人架构实战
阿里妹导读我们将云原生应用部门作为实验场，利用商业化产品 AgentTeams 组建了一支"数字员工小队"，让它们承担日常研发、工单解答、开源维护及运营等任务，将原本依赖人工串联的协作流程，升级为 AI Native 的工作模式。（本文内容基于作者个人的技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）开场：凌晨三点的告警凌晨三点，值班人员的手机收到一条告警：某云产品消息引擎消费积压超过阈值。按照以往的流程，接下来是这样的：被唤醒、登录跳板机、查阅 SLS 日志、对照运行手册、判断是消费者故障还是下游响