AI开发应用

50次

Ian Guo

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

领域知识驱动的代码智能体实践与思考

代码大模型正在深刻地改变软件开发，带来提升开发效率、降低技术门槛等诸多好处。但对于领域知识的运用还停留在知识检索、辅助生成这一传统RAG范式上。

AI开发应用

46次

Boris Wang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Trae 智能编程助手落地实践

人类开发软件的方式正在极速改变。AI 辅助编程从最初的代码补全，到单次问答的智能助手，再到具备自主规划与执行能力的Coding Agent，开发模式已革命性转变

AI开发应用

54次

Theo Jiang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

从Workflow到自主决策：构建端到端企业级自主智能体

随着manus的爆火以及reAct、openmanus等技术的横空出世，带来了非常惊艳的智能体产品形态：自主决策智能体，一时间，仿佛都迈向了自主智能体时代。

AI开发应用

34次

Wayne Yang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

文心快码智能化Coding Agent实践

随着大模型技术的蓬勃兴起，各行各业正以前所未有的热情拥抱人工智能的浪潮，智能编码作为落地最快和效果最佳的场景，受到了广泛的关注。

AI开发应用

48次

Jensen Hua

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Kwaipilot：以代码大模型为核心，重塑研发生态与体验

代码大模型引领的研发范式变革将重塑软件开发行业，提升效率和质量，拓展应用领域。帮助企业形成统一生态系统，加速推动开源与催生新商业模式。

AI开发应用

44次

Clarke Zheng

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

告别复杂工作流，Agentic AI重构开发新范式

传统Agent框架强制预定义工作流，不仅开发体验割裂、迭代缓慢，还无法充分释放现代LLM的自主规划能力，特别在构建多Agent协作系统时更显臃肿与低效。

智能运维

112次

Shawn Bai

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

DeRisk AI原生的智能运维平台实践

当下技术风险领域的防线主要是以规则引擎出发构建的风险智能防线，以及部分子领域在LLM时代的一些workflow式的技术探索。

智能运维

124次

Yale Mo

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大模型后训练在智能运维Agent 上的应用

现代IT系统复杂度飙升，运维团队不仅深陷于海量数据带来的“认知债”，更面临着通用大模型缺乏企业内部知识、无法有效执行具体运维任务的现实鸿沟。

智能运维

132次

Leo Yang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

面向业务的智能化可观测性实践

伴随云原生架构、多模态数据、微服务与智能体广泛部署，传统运维手段正面临可视性断层、响应迟缓与根因溯源难等系统性瓶颈。