在数字化道路无限探索

本文以ReactFlow工作流系统新增"数据查询节点"开发为例，探讨AI如何辅助前端开发突破技术壁垒。通过AI快速生成标准化开发流程和适配代码框架，仅用2天完成核心功能开发并输出完整文档。AI主要提供技术框架和规范代码，但业务规则、系统适配仍需开发者自主实现。量化对比显示，AI辅助使开发效率提升3倍，同时实现"开发即文档"的效果。研究表明，AI在陌生技术场景中能显著降低学习成本、提升代码规范性，并为团队知识积累提供有效支持，但其边界在于不能替代开发者完成业务逻辑转化和

AI语音交互技术正推动智能助手从文本应答向自然对话进化。本文系统分析了前端TTS（文本转语音）技术的核心原理，包括文本预处理、语音合成和音频输出三大环节，对比了浏览器原生语音API与微软认知服务SDK的优劣。浏览器内置的WebSpeech API适合轻量级应用，但存在音色单一、识别率低等局限；而微软SDK凭借神经TTS技术、多方言支持和行业术语优化，能提供更自然的交互体验。文章还提供了前端集成微软语音SDK的代码示例，并展望了语音技术向拟人化、低延时方向的发展趋势，为开发者构建高质量语音助手提供了实用指南。

带你系统地学习神州问学平台的工作流编排，从最基础的节点、变量，到完整的五阶段实施框架，让你彻底告别“手足无措”，真正实现从想法到高效、可扩展AI应用的落地

LangExtract是一个基于大语言模型的信息抽取引擎，采用Schema驱动设计，能够高效地从非结构化文本中提取结构化信息。其核心特性包括：精准溯源功能可定位原始文本位置，结构化输出支持JSON等格式，长文档处理通过智能分块和并行加速实现，并提供可视化呈现。系统支持多模型适配，包括云端模型、本地部署和第三方API。应用场景涵盖医疗信息抽取、知识图谱构建、内容审核等专业领域。LangExtract通过结合LLM的语义理解能力和工程化设计，为文本信息处理提供了灵活、高效的解决方案。

Coze开源AI开发平台技术实践解析 本文详细介绍了Coze开源AI开发平台的技术实现与应用实践。首先分析了当前AI开发的痛点及Coze的一站式解决方案，提供了完整的部署指南。通过项目结构解析，展示了基于DDD架构的后端设计，重点介绍了字节跳动的Hertz微服务框架和Eino AI开发框架。文章深入演示了RAG和Agent开发场景，包括知识检索、工具调用等核心功能实现。最后展望了多语言AI框架发展趋势，指出开源项目将降低AI开发门槛，推动行业创新。

本文比较了两种网页爬取方法：传统Scrapy框架与基于大语言模型(LLM)的Crawl4AI。在Scrapy部分，详细介绍了创建项目、配置Item、XPath解析网页内容以及数据存储等流程。Crawl4AI部分展示了如何通过提示词提取结构化信息、自动生成Markdown、以及外部/内部调用LLM进行智能内容提取。对比发现，传统方法需要精细的HTML解析，而LLM方法通过语义理解简化了提取流程。两种方法各具优势：Scrapy适合结构化数据抓取，Crawl4AI则在处理复杂语义内容时更高效。文章附有完整代码示例

企业大模型POC测试常面临老旧数据集与真实业务场景脱节的问题，如SIFT数据集（128维）与主流模型（768-3072维）差异显著。Zilliz团队开源VectorDBBench工具支持自定义数据集测试，但数据转换繁琐。本文提供一键生成工具脚本，可将CSV/NPY格式业务数据自动转换为标准Parquet格式（含train/test/groundtruth文件），并详细演示了在VectorDBBench中加载自定义数据集、配置测试方案的全流程。该方法能更准确评估QPS、延迟、召回率等关键指标，解决传统benc

本文对比分析了Agent与自动化工作流的区别，并详细介绍了构建智能Agent系统的完整流程。自动化工作流是固定步骤的静态执行，而Agent具备自主推理和动态决策能力。一个完整的Agent包含三大核心组件：大脑（LLM模型）、记忆（上下文存储）和工具（外部交互能力）。文章通过飞书新闻助手的实际案例，分步骤讲解了如何从项目搭建、触发器设置到工具配置的全过程，包括连接LLM模型、配置飞书工具、编写智能提示词等关键环节。最后强调实施原则应优先选择最简单有效的解决方案，并提供了获取完整工作流文件的途径。

Prompt（提示词）作为引导AI模型输出的关键指令，其质量直接影响生成结果的准确性。传统提示优化依赖人工试错，效率低且难以复现。火山引擎推出的PromptPilot工具通过自动化流程实现提示词的全周期优化，具备三大优势：1）提升准确性，通过交互式"选择题"模式和多轮反思生成精准提示；2）提高效率，支持一键优化和闭环迭代；3）强大适应性，支持文本、图像、数据分析等多模态任务。相比传统方法，PromptPilot将优化过程

Opik是Comet团队推出的开源平台，专为解决LLM应用全流程可观测性问题而设计。它提供三大核心功能：开发追踪（自动记录LLM调用流程）、自动化评估（支持多维度测试）和生产监控（高并发日志处理）。平台支持多种集成方式，包括官方SDK、函数装饰器、原生客户端和REST API，并能适配主流框架如LangChain和LlamaIndex。通过Trace-Span结构串联复杂工作流，开发者可快速定位问题，优化提示词和模型性能。Opik特别适合需要全链路监控的RAG、Agent等复杂LLM应用场景。

企业知识库数据庞杂、利用率低，需通过知识治理转化为AI易理解的纯文本格式。Ragas框架可科学评估知识治理效果，解决传统评估方式主观性强、成本高等问题。其核心优势包括多维度指标（忠实度、相关性等）、自动化评估和可扩展性。实践表明，Ragas在论文问答、SQL生成等场景能有效验证知识治理质量，提升AI问答的准确性。未来在金融、医疗等行业，Ragas将持续优化知识治理方案，助力企业盘活知识资产。

本文介绍了使用Java构建MCP（ModelContextProtocol）服务器和客户端的实践方案。针对主流MCPServer多采用Python而业务后端多为Java的现状，SpringAI提供了对MCP的支持实现，方便Java应用接入MCP协议。文章详细阐述了通过两种方式构建MCPServer：基于stdio的轻量级本地通信和基于SSE的远程服务访问，并以天气服务为例展示了具体实现代码。同时介绍了如何构建MCPClient，包括在ClaudeDesktop中的配置使用和在SpringAIAlibaba中

本文介绍了一个基于React技术栈开发的交互式文本分段可视化与编辑系统。该系统采用三层架构设计（背景层、拖放层和拖拽层），结合ReactDnD库实现直观的文本分段编辑功能，支持用户对大模型生成的分段结果进行可视化审核和边界调整。系统通过虚拟化列表技术优化长文本处理性能，提供颜色编码展示分段状态，并实现精确的拖拽交互。该解决方案有效提升了文本分段的质量控制效率，为自然语言处理中的文本结构化任务提供了实用工具。

NVIDIA Dynamo是一款开源的分布式推理框架，旨在解决大规模AI推理中的性能瓶颈问题。其核心创新包括动态图优化、解耦式服务和KV缓存复用技术，通过智能资源调度和分层存储显著提升推理效率。测试显示，在大型模型如Llama 70B上性能提升可达2倍，但在小规模场景优化有限。相比vLLM等框架，Dynamo更注重PyTorch生态的灵活性与动态优化，适合研究探索阶段。关键组件包括GPU调度器、智能路由和分布式缓存管理器，通过技术创新实现高效资源利用和计算加速。

市面上比较有代表性的的免费且不用科学上网使用的编码助手，展示各个编码助手的能力与特点，一起评选出一款最好用的代码助手插件。希望本次分享的结果能够帮助大家选择到自己合适的编码助手，提升开发效率。

Open Deep Research是一款基于LangGraph的开源AI研究助手系统，提供两种智能写作模式：1）结构化工作流模式，支持用户参与规划与反馈；2）多智能体并行模式，模拟研究团队协作。系统能自动完成从选题规划、资料检索到内容撰写、质量评估的全流程，支持学术报告、市场分析等多种场景。核心特点包括模块化设计、自动质量评估、多源数据整合等，通过智能规划节点、人工反馈机制和章节研究子图实现高效可控的内容生成。未来将支持图表生成、多语言处理等增强功能，推动AI辅助内容创作的发展。

EasyDataset简化了大型语言模型（LLM）微调数据集的生成流程，支持本地和云端模型调用。本教程演示了从互联网公司财报构建SFT微调数据的过程：1）通过Docker部署EasyDataset，上传财报文本并智能分割；2）调用DeepSeek等API生成问题-答案对；3）导出Alpaca/ShareGPT格式数据集。随后在神州问学平台微调Qwen3-0.6B模型，调整学习率至1e-4、训练8轮，验证显示模型成功学习了财报知识。建议资源充足时采用更大模型（7B/14B）以提升效果。

企业级AIAgent正从技术概念走向产业实践。2025年成为爆发临界点，技术成熟与市场需求共同推动发展：大模型推理能力提升、算力供给充足、开源社区支持，使AI进化到能主动行动的智能体阶段。企业需求从概念验证转向实际应用，更看重可量化成果。AIAgent凭借执行导向设计、自主规划能力和自动化潜力，正在重塑企业生产力。未来，AIAgent将通过人机协同解放人类创造力，推动企业从效率追求转向价值创造。

构建企业级AI平台的关键在于平衡创新与风险管控。麦肯锡研究发现，企业AI应用面临两大主要障碍：创新过程被繁琐流程拖累(30%-50%时间用于合规)，以及规模化时遭遇成本和安全问题。解决方案是建立统一平台，包含三大核心要素：1)自助服务平台，提供标准化工具和成本管控；2)开放架构，支持能力复用和多供应商集成；3)自动化防护系统，内置合规检查和风险监控。这种平台化策略能显著提升AI应用开发效率，降低50%的合规等待时间，同时确保安全可控，为企业AI转型提供可持续的发展路径。

知识库文档智能处理方案研究 针对知识库文档处理中的多格式兼容、内容识别不准确等痛点，本文提出了基于MinerU开源工具的解决方案。该工具支持将PDF等复杂文档转换为结构化数据，保留原始语义和多模态元素，具备84种语言的OCR识别能力。方案通过版面识别、分段调整和知识治理三个关键步骤，有效提升了AI应用的回答准确率。实践表明，经过治理的企业供应链文件和财务发票等资料，显著改善了AI系统的检索精准度。该方案适用于需要处理复杂文档结构的各类知识管理场景。

近年来，AI在推荐系统、自动驾驶、搜索引擎等领域快速普及，深刻改变着我们的生活，却也在训练与决策环节暴露出偏见、隐私泄露与责任推诿等伦理隐患。本文将结合真实案例，解析开发与应用中的伦理边界，厘清AI“能做”与“可以做”的分界。

本文介绍了一个名为AutoHyperlink的开源项目，该项目能自动为网页文本添加超链接，点击可显示简介并跳转百科搜索。项目已开源，适用于技术文档和AI应用场景，旨在提升专业内容阅读体验。

Browser Use 是一款专为大语言模型（LLM）设计的智能浏览器工具，旨在让 AI Agent 能够像人类一样自然地浏览和操作网页。它支持多标签页管理、视觉识别、内容提取，并能记录和重复执行特定动作。

从RAG到Advanced RAG，详解RAG家族演变

想象一下，知识图谱就像一张巨大的蜘蛛网，只不过网上挂的不是露珠，而是无数个知识点，比如"苹果""牛顿""万有引力""iPhone"……每个知识点（实体）之间用线（关系）连接起来，线上还贴着标签，比如"牛顿→发现→万有引力""苹果→是→水果"或者"小米→生产→小米su7"。类比于乐高积木：每个积木块代表一个事物（比如"雷军","水"），积木之间的接口形状不同，只有匹配的关系才能拼在一起（比如"雷军→喝→水"能拼，"雷军→喝→汽车"就拼不上）。

FastMCP是一个基于模型上下文协议(MCP)的开发框架，支持开发者快速构建与LLM交互的服务。通过工具(Tool)、资源(Resources)、提示(Prompt)和服务组合(ServerComposition)等核心概念，FastMCP实现了功能解耦和模块化开发。文章详细介绍了如何搭建单MCPServer和多Server组合的复杂应用，并以电商平台为例展示了服务组合的实际应用。该框架支持静态和动态资源、参数化提示模板，以及服务挂载和导入等组合方式，为AI应用开发提供了标准化的通信解决方案。最后探

斯坦福大学以人为本人工智能研究所（Stanford HAI）发布了《2025 年人工智能指数报告》，本篇文章为大家带来了报告中提到了12个要点。

Mem0技术通过构建智能记忆中枢，彻底改变了AI的"健忘症"问题。它实现了：1）长期存储用户个性化数据；2）动态更新交互记录；3）跨应用共享记忆。在教育领域，它能标记易错点并按节奏推送内容；医疗健康方面，可长期跟踪用药记录；游戏中则让NPC记住玩家历史选择。Mem0采用"记忆管理+RAG"协同架构，支持用户自定义记忆层次，并能自动提炼语义、降低过期信息权重。这项技术正在推动AI从工具向伙伴的转变，但也引发隐私保护等新思考。（148字）

随着 Agent技术热度持续攀升，MCP与A2A等协议轮番登场，作为关键通信框架被推向科技前沿，引发了行业对"谁将主导智能体通信标准"的深度讨论。本篇文章带来A2A协议的介绍，以及它与MCP各自的优势又是什么。

作为可能重塑AI生态的关键协议，MCP究竟是什么？其协议架构设计暗藏哪些创新突破？在实践中又面临哪些挑战？本次系列推文将从理论原理到实践操作，带您多角度了解MCP协议及使用方法。

letta是一个开源的AI智能体框架，它提供了agent、memory、model、tool等一系列的api和开发工具，方便开发人员构建一个有状态的agent，能够在长期对话中保持记忆和上下文。

OpenVINO是 Intel 推出的深度学习推理优化工具，主要用于在 Intel 硬件（CPU、GPU、VPU、FPGA、NPU）上高效运行 AI 推理任务。它能够优化和加速来自 TensorFlow、PyTorch、ONNX、PaddlePaddle 等框架训练的模型，提供高效的推理性能、低延迟以及跨平台兼容性。支持的硬件平台OpenVINO 适用于多种 Intel 硬件，支持异构计算CPU（Intel Xeon, Core, Atom 等）GPU（如 Intel Movidius）

对于现阶段的 AI 工具来说，他们已经足够智能到理解我们自然语言的输入，也就是说你在使用 AI 工具时，即使将它当做一位同事自然地输入问题，他也能够基本理解你的意思并且回答你的问题。以文本生成领域为例，像 ChatGPT 、Deepseek、豆包等等我们常见的 AI 应用都是基于大语言模型所建立的 C 端产品，他们通过对海量文本数据的学习，能够理解语言的语法、语义和语境，从而生成连贯、自然且富有逻辑的文本。，如何在保持创造力的同时减少幻觉，是所有 AI 厂商面临的一个亟待解决的难题。

AI驱动生成前端代码的优势提高效率：AI可以自动生成复杂的UI组件或模板代码，减少开发者手动编写的时间。通过自动化生成，开发者能够集中精力于更有创意和技术挑战性的部分。提升代码质量：AI驱动的代码生成工具通常会基于大量的开源代码库进行训练，因此能够遵循最佳实践，减少代码中的潜在漏洞或性能瓶颈。缩短开发周期：通过自动化生成和即时的代码补全，开发者可以在更短的时间内完成项目，从而更快地推向市场。

一起探索DeepSeek R1的训练原理及流程

一场隐形的人才争夺战

数据不能丢，权限不能乱，业务不能停！

用【神州问学】AI平台构建一个国际化环境下的Agent应用demo

2025年，人工智能迈入深度应用和技术成熟的新阶段。以生成式AI、代理型AI、多模态模型为代表的技术，正从实验室走向实际应用，驱动产业变革与效率提升。AI技术不再仅仅是工具，而是行业创新、决策支持与生产力提升的核心引擎。科技大厂与创业者将在应用场景中竞相探索，以构建从技术到产品的完整闭环。尽管机遇与挑战并存，但我们需要以开放和负责任的态度拥抱AI技术。唯有深刻理解趋势、积极创新，企业才能在AI浪潮中占据主动，成为引领未来的重要力量。

困扰众多企业已久的“技术债务”，那些能够正常运行的“祖传代码”在AI 智能体时代迎来了新的解决办法