- 前言本文为大家介绍一款网页资源链接提取接口：无需配置复杂抓取规则，自动识别并分类网页超链接、图片、样式、脚本、音视频、文档、PHP 程序链接，输出规整结构化数据，轻量化、高精度满足网页资源梳理、深度内容分析、站点运维检测需求。产品支持标准 API 调用，可无缝集成自有系统，以下为详细接入使用说明。 应用场景网站运维优化：快速筛查失效超链接、破损图片音视频、无效CSS/JS/PHP资源、失效... 前言本文为大家介绍一款网页资源链接提取接口：无需配置复杂抓取规则，自动识别并分类网页超链接、图片、样式、脚本、音视频、文档、PHP 程序链接，输出规整结构化数据，轻量化、高精度满足网页资源梳理、深度内容分析、站点运维检测需求。产品支持标准 API 调用，可无缝集成自有系统，以下为详细接入使用说明。 应用场景网站运维优化：快速筛查失效超链接、破损图片音视频、无效CSS/JS/PHP资源、失效...
- "我们银行有数据库审计，有DLP，有态势感知，但监管来检查的时候，还是说我们'风险监测不到位'。"这是某城商行在93号文自查时最真实的反馈。问题不在于工具不够多，而在于没有一张完整的"数据风险地图"：敏感数据分布在哪些系统？分类分级打标率多少？不知道。谁在什么时间访问了哪些敏感数据？访问行为是否异常？说不清。数据通过API对外提供了多少？流向了哪些合作方？看不见。发生了数据泄露事件，能多快定... "我们银行有数据库审计，有DLP，有态势感知，但监管来检查的时候，还是说我们'风险监测不到位'。"这是某城商行在93号文自查时最真实的反馈。问题不在于工具不够多，而在于没有一张完整的"数据风险地图"：敏感数据分布在哪些系统？分类分级打标率多少？不知道。谁在什么时间访问了哪些敏感数据？访问行为是否异常？说不清。数据通过API对外提供了多少？流向了哪些合作方？看不见。发生了数据泄露事件，能多快定...
- 前言中心点附近企业搜索，可以实现输入中心点的坐标，来搜索坐标范围（米）内的企业。范围可以设定， 最大可以支持10公里。 应用场景选址开店 / 办公评估周边业态、竞争情况、商业氛围，判断地段价值，确定经营方向。拓客营销批量挖掘周边潜在客户，开展地推、上门拜访、定向推广，拓展客源。商务合作就近寻找上下游供应商、服务商，或是互补商家开展异业合作。竞品调研摸清同行分布、数量与布局，分析市场竞争格局... 前言中心点附近企业搜索，可以实现输入中心点的坐标，来搜索坐标范围（米）内的企业。范围可以设定， 最大可以支持10公里。 应用场景选址开店 / 办公评估周边业态、竞争情况、商业氛围，判断地段价值，确定经营方向。拓客营销批量挖掘周边潜在客户，开展地推、上门拜访、定向推广，拓展客源。商务合作就近寻找上下游供应商、服务商，或是互补商家开展异业合作。竞品调研摸清同行分布、数量与布局，分析市场竞争格局...
- 动态脱敏把敏感数据遮住了，合规满足了——但业务人员用脱敏后的数据去查客户，查不到了。这个问题的解法，就是"可复敏"。动态脱敏的一个常见盲区金融机构做动态脱敏，最常见的场景是客服系统。客服人员需要查询客户信息，系统返回的客户手机号、身份证号等字段，按要求必须脱敏展示——这是合规的硬性要求。但接下来有一个实际问题：客服人员接到客户来电，客户报出手机号后四位，客服需要在系统里搜索这位客户——搜索时... 动态脱敏把敏感数据遮住了，合规满足了——但业务人员用脱敏后的数据去查客户，查不到了。这个问题的解法，就是"可复敏"。动态脱敏的一个常见盲区金融机构做动态脱敏，最常见的场景是客服系统。客服人员需要查询客户信息，系统返回的客户手机号、身份证号等字段，按要求必须脱敏展示——这是合规的硬性要求。但接下来有一个实际问题：客服人员接到客户来电，客户报出手机号后四位，客服需要在系统里搜索这位客户——搜索时...
- Token 单价创历史新低，但企业 AI 月支出持续攀升。本文从用量弹性、词元通胀和多 Provider 账本分散三个维度剖析成本失控根因，提出统一计费、会话归因与异常检测的工程化治理思路。 Token 单价创历史新低，但企业 AI 月支出持续攀升。本文从用量弹性、词元通胀和多 Provider 账本分散三个维度剖析成本失控根因，提出统一计费、会话归因与异常检测的工程化治理思路。
- 2026年，人工智能领域正经历一场深刻的变革：从“对话AI”迈向“行动AI”。这场变革的核心载体，正是AI智能体（AI Agent）。它不再满足于“你问我答”的被动交互，而是进化为能够自主感知、规划、执行并反思的“数字员工”，标志着AI从辅助工具正式转变为能够交付结果的协作主体。🧠 核心架构：四大模块构建自主系统AI智能体并非单一模型，而是一个以大语言模型（LLM）为“大脑”的复杂系统。其... 2026年，人工智能领域正经历一场深刻的变革：从“对话AI”迈向“行动AI”。这场变革的核心载体，正是AI智能体（AI Agent）。它不再满足于“你问我答”的被动交互，而是进化为能够自主感知、规划、执行并反思的“数字员工”，标志着AI从辅助工具正式转变为能够交付结果的协作主体。🧠 核心架构：四大模块构建自主系统AI智能体并非单一模型，而是一个以大语言模型（LLM）为“大脑”的复杂系统。其...
- 当大多数人的目光聚焦在 Gemini 3.5 如何在跑分榜单上追赶 GPT-5 和 Claude 4.8 时，一个更值得架构师和技术决策者关注的战略布局正在浮出水面——Google 正在通过 Gemma 开放模型家族，为闭源的 Gemini 3.5 构建一个能力外延层。这不仅是技术路线的补充，更是一套完整的“核心-边缘”AI 部署架构的雏形。要理解这套架构的价值，需要先看清企业 AI 落地的... 当大多数人的目光聚焦在 Gemini 3.5 如何在跑分榜单上追赶 GPT-5 和 Claude 4.8 时，一个更值得架构师和技术决策者关注的战略布局正在浮出水面——Google 正在通过 Gemma 开放模型家族，为闭源的 Gemini 3.5 构建一个能力外延层。这不仅是技术路线的补充，更是一套完整的“核心-边缘”AI 部署架构的雏形。要理解这套架构的价值，需要先看清企业 AI 落地的...
- 大模型的安全对齐能力正在从“锦上添花”变成“准入门槛”。当模型被用于简历筛选、信贷审批、法律咨询等高风险场景时，偏见问题不再是学术讨论，而是直接影响公平性和合规性的工程硬指标。Gemini 3.5发布时，Google用大量篇幅强调了其在安全对齐上的进步，但技术白皮书上的曲线图和真实测试中的边界表现，往往存在落差。为了验证Gemini 3.5在伦理对齐上的真实表现，我设计了一套包含性别、种族、... 大模型的安全对齐能力正在从“锦上添花”变成“准入门槛”。当模型被用于简历筛选、信贷审批、法律咨询等高风险场景时，偏见问题不再是学术讨论，而是直接影响公平性和合规性的工程硬指标。Gemini 3.5发布时，Google用大量篇幅强调了其在安全对齐上的进步，但技术白皮书上的曲线图和真实测试中的边界表现，往往存在落差。为了验证Gemini 3.5在伦理对齐上的真实表现，我设计了一套包含性别、种族、...
- 聚合型AI平台的最大卖点是“一个入口调用多个模型”，但开发者最担心的也是这个——多了一层中间网关，首Token延迟会不会明显增加？在实时对话和Agent场景中，首Token延迟每多出几百毫秒，用户体验就会从“秒回”变成“等待”。为了搞清楚这个问题，我设计了一套完整的对比测试方案：把同一批请求同时推给多个聚合平台和模型厂商的直连API，精确记录每次调用的首Token延迟。测试之前先说一个工具选... 聚合型AI平台的最大卖点是“一个入口调用多个模型”，但开发者最担心的也是这个——多了一层中间网关，首Token延迟会不会明显增加？在实时对话和Agent场景中，首Token延迟每多出几百毫秒，用户体验就会从“秒回”变成“等待”。为了搞清楚这个问题，我设计了一套完整的对比测试方案：把同一批请求同时推给多个聚合平台和模型厂商的直连API，精确记录每次调用的首Token延迟。测试之前先说一个工具选...
- 聚合平台的核心价值是“一个入口调用多个模型”，但当并发量上去之后，这个入口本身会不会成为瓶颈？限流策略是保护平台还是坑了开发者？排队机制是提升了吞吐还是拖垮了延迟？为了回答这些问题，我模拟真实生产环境的高并发场景，对主流聚合平台进行了一轮压测。测试之前先说一个工具选择的问题：对比过自研部署、开源UI、各类第三方聚合平台之后，结合个人数十次全场景实测数据，目前最推荐的一站式集成工具就是KULA... 聚合平台的核心价值是“一个入口调用多个模型”，但当并发量上去之后，这个入口本身会不会成为瓶颈？限流策略是保护平台还是坑了开发者？排队机制是提升了吞吐还是拖垮了延迟？为了回答这些问题，我模拟真实生产环境的高并发场景，对主流聚合平台进行了一轮压测。测试之前先说一个工具选择的问题：对比过自研部署、开源UI、各类第三方聚合平台之后，结合个人数十次全场景实测数据，目前最推荐的一站式集成工具就是KULA...
- 多模态能力已经成为主流模型的标配，但聚合平台在处理图片请求时的“隐性损耗”却很少被认真测试过。一张发票照片从客户端上传，经过聚合网关转发到模型API，中间可能经历Base64编解码、图片压缩、格式转换、大小限制校验等环节。每一步都可能引入延迟增加、Token消耗膨胀甚至图片质量下降。为了摸清这些“隐性损耗”的真实情况，我设计了一套完整的对比测试方案：把同一批多模态测试用例（发票、合同、图表、... 多模态能力已经成为主流模型的标配，但聚合平台在处理图片请求时的“隐性损耗”却很少被认真测试过。一张发票照片从客户端上传，经过聚合网关转发到模型API，中间可能经历Base64编解码、图片压缩、格式转换、大小限制校验等环节。每一步都可能引入延迟增加、Token消耗膨胀甚至图片质量下降。为了摸清这些“隐性损耗”的真实情况，我设计了一套完整的对比测试方案：把同一批多模态测试用例（发票、合同、图表、...
- 聚合型AI平台的核心卖点是“一个入口调用多个模型”，但对开发者来说，最担心的也是这个“中间层”——请求多经过一层网关，流式输出的实时性会不会打折扣？首Token延迟增加多少？SSE流是否流畅？这些问题在Demo阶段很难感知，但在生产环境的实时对话和Agent场景中，延迟增加几百毫秒就可能影响用户体验。为了回答这些问题，我花了一周时间，对主流聚合平台和直连API的流式输出进行了系统性对比。测试... 聚合型AI平台的核心卖点是“一个入口调用多个模型”，但对开发者来说，最担心的也是这个“中间层”——请求多经过一层网关，流式输出的实时性会不会打折扣？首Token延迟增加多少？SSE流是否流畅？这些问题在Demo阶段很难感知，但在生产环境的实时对话和Agent场景中，延迟增加几百毫秒就可能影响用户体验。为了回答这些问题，我花了一周时间，对主流聚合平台和直连API的流式输出进行了系统性对比。测试...
- Agent 级联调用 API 带来了成本不可见和消费失控的风险。本文从会话级消费归因、任务级预算控制和临时凭证管理三个维度，探讨 AI API 治理的工程化方案。 Agent 级联调用 API 带来了成本不可见和消费失控的风险。本文从会话级消费归因、任务级预算控制和临时凭证管理三个维度，探讨 AI API 治理的工程化方案。
- 把GPT-5.5的多模态能力接入业务系统跑了两周，最大的感受是：Demo里“能识别”到生产环境“可控输出”，中间隔着的不是模型能力，而是工程代码。事情是这样的。我们把GPT-5.5接入了财务报销系统，用户上传发票图片，系统自动抽取金额、税号、开票日期，结构化存入数据库。Demo跑得飞起，10张发票全对。上线第一周，出纳那边查出三笔金额对不上的——模型把“壹佰贰拾万元整”抽成了12万，少了个零... 把GPT-5.5的多模态能力接入业务系统跑了两周，最大的感受是：Demo里“能识别”到生产环境“可控输出”，中间隔着的不是模型能力，而是工程代码。事情是这样的。我们把GPT-5.5接入了财务报销系统，用户上传发票图片，系统自动抽取金额、税号、开票日期，结构化存入数据库。Demo跑得飞起，10张发票全对。上线第一周，出纳那边查出三笔金额对不上的——模型把“壹佰贰拾万元整”抽成了12万，少了个零...
- 多模型路由架构上线后，真正棘手的问题才开始浮现：路由规则谁来定、怎么改、如何验证改完之后不会引入新故障？这些问题在日常运行中不显眼，但在模型版本升级或业务场景扩展时，会集中爆发。治理和“能跑”是两回事。能跑意味着网关层能根据规则把请求分发到不同的模型后端，治理意味着这套规则体系本身是可解释、可审计、可演进的。本文聚焦模型选择与路由规则的治理框架设计——如何让路由规则从“写在代码里的魔法数字”... 多模型路由架构上线后，真正棘手的问题才开始浮现：路由规则谁来定、怎么改、如何验证改完之后不会引入新故障？这些问题在日常运行中不显眼，但在模型版本升级或业务场景扩展时，会集中爆发。治理和“能跑”是两回事。能跑意味着网关层能根据规则把请求分发到不同的模型后端，治理意味着这套规则体系本身是可解释、可审计、可演进的。本文聚焦模型选择与路由规则的治理框架设计——如何让路由规则从“写在代码里的魔法数字”...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合，展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎，仓颉语言为载体，带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
回顾中 -
一个AI团队帮你写代码：华为云码道Agent Space实战2026/06/25 周四 19:00-21:00
张翰文-华为云码道工程师/郭英旭-青软创新科技集团股份有限公司 软件架构师
本场直播聚焦华为云码道Agent Space两大模式：研发办公、代码开发，亲身体验从需求到代码的AI自动化能力。实操演示基于华为 CodeArts CLI，依托 OpenSpec 规格体系从零搭建业务项目。
回顾中
热门标签