摘要： 统一 AI 工具调用的“通信语言” 关键词：工具调用标准化、Client/Server 架构、上下文传递、SSE 流式响应 一、MCP 解决了什么痛点？ 在 MCP 出现之前，AI 应用调用外部工具（如数据库、API）存在三大问题： 碎片化：每个模型需单独适配工具（如 OpenAI Function 阅读全文

摘要： 无需算法团队，无需 GPU 服务器，只需一台普通电脑或云账号，5 分钟即可搭建企业级 AI 开发平台。本文手把手对比 云服务直装 和 本地 Docker 部署 两种方案，附避坑指南与性能实测！ 一、云服务部署：3 分钟极速开箱 适合人群：快速验证原型 · 中小企业轻量化使用 核心优势：零运维、免费用 阅读全文

摘要： 在生成式 AI 爆发的今天，企业面临的核心矛盾是：如何将前沿大模型能力快速、安全、低成本地融入实际业务。传统开发模式下，一个简单的客服机器人可能需要数周编码调试；而基于 Dify，同样功能只需拖拽节点、配置参数，10 分钟即可上线。它究竟是如何做到的？是否真能开启低代码 AI 应用开发的新纪元？本文 阅读全文

摘要： 一、大模型性能测试的核心价值 在AI技术快速发展的今天，大模型性能直接影响用户体验和商业价值。性能测试不仅能发现系统瓶颈，还能为容量规划、成本优化提供数据支撑。 为什么大模型需要专门的性能测试方法？ 传统性能测试关注TPS（每秒事务数）和响应时间，但大模型的流式响应特性（Token逐个生成）和长上下 阅读全文

摘要： 黄延胜（思寒）老师演讲精彩瞬间 2025年7月11日，测吧（北京）科技有限公司CTO黄延胜（思寒）老师在TiD2025质量竞争力大会“智行合一：高认知推动工具落地的AI+时代”论坛上带来《企业智能化测试体系与AI测试智能体平台设计》主题分享。带领参会者共同探讨数字化时代下软件质量保障的新趋势、新路径 阅读全文

摘要： 在数据安全与合规要求日益严苛的今天，企业拥抱AI的最大痛点在于如何平衡智能化与隐私保护。云端大模型虽强大，却让敏感数据暴露于不可控风险中。本地私有化部署，正从技术选项升级为企业智能化的战略刚需。 本文将手把手带你用 LangChain（智能体框架） + vLLM（高性能推理引擎） + Qwen3-3 阅读全文

摘要： 当你说“帮我订一张明天北京飞上海的最早航班”，ChatGPT会给出购票指南，而Agent（智能体） 会直接完成订票并发送行程单到你的微信。这种“听懂即搞定”的能力背后，是一场AI从“思考者”蜕变为“行动者”的技术跃迁。本文将穿透概念迷雾，拆解Agent的核心工作原理与落地实践逻辑。 一、Agent本 阅读全文

摘要： 导语： “当技术革命裹挟术语洪流而来，精准理解概念本质比盲目追赶技术更重要。本文拆解50个高频AI术语的技术内核与应用边界，助你在智能浪潮中锚定认知坐标。” 一、认知地基篇：必须掌握的13个基础概念 人工智能 (AI)：模拟人类智能的机器系统 → 应用边界：≠通用人类智能，=特定任务优化工具 机器学 阅读全文

摘要： 在AI智能体技术爆发的2025年，企业面临的不再是“是否需要AI化”的问题，而是“如何高效实现AI化”的挑战。Coze、Dify和FastGPT作为当前最受瞩目的三大智能体平台，凭借各自鲜明的技术路线吸引了大量用户。 它们看似功能重叠，实则代表着完全不同的AI工程化方向。本文将深入解析三者的技术差异 阅读全文

摘要： Appium 服务器运行时会产生很多日志，但是很多人并不了解其中的意义，也无法掌握有用的信息。本文将详细解读如何读懂 Appium 日志，并让你的测试效率翻倍。 开启服务 日志第一行显示了 Appium 版本和运行地址。 $ appium [Appium] Welcome to Appium v1. 阅读全文