大模型告警降噪实战：LLM根因分析重构排障流程
大模型告警降噪实战：LLM根因分析重构排障流程
一、生产环境告警过载的现实痛点
运维团队日常面临的最大挑战，往往不是"没有监控"，而是"告警太多处理不过来"。微服务架构下一次连锁故障可能...
把Agent讲透：从概念到落地只需这篇
AI Agent 系统设计与多模态交互实验：并发时先看资源边界
1. 500 QPS 涌入后，Agent 循环停滞
单机 Demo 未经过并发和失败路径验证，不应径直用于生产流量。
例如，促销流量升至 500 QPS 后...
别再混着说AI和大模型：四层概念一次理清
聊技术方案时经常撞见这样的对话：「我们接了大模型」「用的是 AI 能力」。追问一句模型多大、什么范式训练的，对方就含糊了。这四个词嵌套关系分明，混用会直接误导选型。
四层概念，一层套...
LLM输出校验实战：Pydantic两道关防线
在提示词里写"请返回 JSON"，模型大概率不会给你一段干净的 JSON：开头一句"好的，这是结果"，中间一个代码围栏，结尾再补一句祝福。字段也未必靠谱——工作年限写成"五年"，薪资写成"15k左右"...
企业智能体落地：控制边界比自动化重要
企业 AI 的演进路径业内已有共识：从问答工具，到知识助手，到低风险自动化，再到受限执行智能体，最后连到物理设备端到端全自动。多数企业卡在第三、四阶段之间——智能体开始跨系统执行任务...
给纯文本模型装双眼睛：一个开源Skill搞定识图
一、 DeepSeek 便宜好用，偏偏"看不见"
用 DeepSeek 的人越来越多，原因很直白：便宜，而且越来越强。
V4-Flash 正式版一发布，性能又往上蹿了一截，而就在这几天，V4-Pro 正式版也出来了...
模型对齐实操：RLHF与宪法AI的工程落法
聊模型对齐，最容易聊成玄学。其实抛开闭源模型猜不着的部分，Anthropic 公开的那套方法论——RLHF 学人类偏好、宪法式 AI 把原则显式化、AI 反馈扩展标注——每一步都有明确的工程落法，而且不...
航空公司不是银弹：把它当成工具而非魔法
摘要
区别于仅能机械回应的标准旧版 AI，智能体式 AI 可以通过极具温度的对话式交互，精准捕捉到隐匿在旅客言语间的真实意图，进而匹配高度个性化的动态产品与随需应变的服务。由于将多源...
ReAct还是先规划再执行？Agent模式怎么选
做 Agent 开发绕不开一个选型问题：任务来了，是让模型边想边做（ReAct），还是先出一份完整计划再照着执行（Plan & Execute）？这两个模式各有死穴，选错轻则效率低，重则任务整个跑偏...
基于vLLM和Nginx构建负载均衡推理集群实战
企业内部私有环境部署大模型推理集群时，很容易遇到流量调度混乱、节点负载失衡、会话上下文丢失、接口缺少鉴权防护等一系列问题，单 vLLM 推理节点难以支撑并发请求。本文基于 Ubuntu 22.0...