AI应用正从被动顾问向智能执行者转型。新一代AI不再仅提供建议，而是能理解指令、规划任务、调用工具并完成闭环操作，直接落地业务结果。通过LLM-native架构，AI深度集成内部系统，串联复杂流程，实现自动化运维、智能客服等场景。混合架构结合AI Workflow的确定性和AI Agent的灵活性，提升系统可靠性与效率。MCP协议助力AI无缝对接各类工具，推动AI应用生态繁荣。未来，AI将成为解决复杂问题的超级助手。

海外本地化项目测试流程繁琐，急需Web自动化方案。基于cursor+playwright搭建框架，AI生成代码提升效率。支持并发执行、失败重试、报告定制和日志管理。通过精准提示词设计生成轻量级项目，快速解决报错和需求调整。测试用例可AI生成或导入，交付后运行稳定，实现多浏览器并发测试和配置化执行。方案显著提升测试效率，后续可扩展UI化操作。

AI coding工具的设计核心在于智能体架构与提示词工程。Gemini-CLI通过命令预处理、MCP扩展和子智能体实现模块化设计，优化开发效率。其ReAct框架支持意图识别、工具调用和记忆压缩，而规约驱动开发则通过OpenSpec规范确保代码质量。Claude Code进一步引入Skills和代码执行MCP，解决传统工具广播的token爆炸问题。两大工具均支持自定义命令、插件扩展和记忆管理，为开发者提供灵活高效的AI编程体验。

得物利用大模型技术优化社区搜索，通过智能相关性判别、Query生成和多模态统一表征，提升搜索准确率和用户体验。创新方法包括千万级数据标注、推理式模型训练和数据飞轮迭代，有效解决了商品与内容融合的搜索挑战，实现了搜索系统的全链路智能化升级。

货拉拉推出"拍货选车"AI新功能，用户只需拍摄货物照片，系统就能智能推荐最匹配车型。该功能通过视觉识别技术精准估算货物尺寸，结合语义理解分析特殊需求，三步操作即可完成选车。拍摄时注意拍全货物、保持背景简洁，能获得更准确的推荐。技术层面采用多模态大模型和Prompt工程，解决传统选车"猜尺寸"的痛点，提升货运效率。目前功能已全国开放，兼容所有带摄像头的手机。

AI视觉生产力实战：用AI三步法批量生成电影级艺术字标和爆款封面！从结构化Prompt公式到ComfyUI自动化工作流，揭秘如何通过「风格描述+色彩+质感」快速产出高点击素材。覆盖影视/故事/音乐等题材模板库，实现从人工提效到平台化自动生产的全链路升级，让创意效率飞起来！

热点AI选品项目构建了一套小时级追踪全网热点的自动化系统，通过精准匹配站内素材，提升信息流的新鲜感与惊喜度。系统模拟人类专家“追热点”流程，包括热点感知、理解、决策和执行，采用多路召回和级联式判别模型确保高效性与准确性。人审环节复核AI筛选结果，驱动系统持续进化。目标是从“自动化”迈向“自主化”，构建具备全局决策能力的AI Agent。

多语言UI自动化检测中，AI调用成本过高成为痛点。通过优化系统提示词、过滤重复文本、检测网页变化、聚合去重及剔除无意义数据，token消耗降低90%。专有名词采用占位符+映射表机制，减少无效检测。历史会话功能被禁用以节省资源。优化后错误率稳定在10%-20%，效果显著。未来计划为词条添加唯一标识，提升问题定位效率。

转转利用AI大模型技术实现大数据治理中的自动安全打标，通过优化提示词、分批次处理、重计算等手段提升准确率。AI打标支持表和字段粒度，自动化流程降低成本，提高效率。未来规划包括覆盖全业务数据源、优化响应速度及自适应多数据源表优化服务，推动数据治理智能化发展。

转转利用AI大模型技术实现数据安全自动打标，解决了人工打标效率低、主观性强的问题。通过统一元数据管理、优化Prompt提示词和分批次处理，准确率显著提升。技术方案包含架构设计、工作流优化和二阶计算逻辑，支持表和字段级打标，并自动捕获元数据变更。未来将扩展多数据源兼容，持续优化响应速度，推动数据治理智能化升级。

百度百舸推出新一代大规模分布式推理基础设施，通过自动化编排、智能弹性伸缩和高性能流量调度三大支柱，解决了大模型部署中的规模、弹性和效率问题。其创新技术如FedInstance、静默实例和班车调度算法，显著降低了首token延迟30-40%，并提升了系统吞吐量15-20%，为千亿级大模型落地提供了坚实的算力支持。

AI交互新范式：告别枯燥文字对话，Agent直接生成精美可视化内容！通过设计规范转prompt、AI原型图生成、组件实时渲染三步走，让保险产品解读等场景秒变PPT级展示。蚂蚁"灵光"已落地应用，未来小游戏、小程序或都能由AI实时生成。技术颠覆传统开发流程，人机交互体验迎来质的飞跃~

思维链（CoT）技术通过分步推理解决复杂问题，模拟人类解题逻辑，提升模型推理准确性。零样本CoT仅需简单指令即可激活模型分步思考能力。进阶方法包括ThoT提示法，用于梳理复杂信息链；Tab-CoT通过表格结构化推理过程；类比提示法让模型自主生成相似例题辅助解题；退一步提示法则先提炼问题核心原则，再指导推理。这些方法显著增强了模型的可解释性和适用性。

腾讯广告审核团队探索AI Code新范式，通过技术规范+模板化+MCP工具集成，提升编码效率。AI生成代码采纳率达50%以上，研发时长减少30%。该范式强调技术方案与Prompt的标准化，结合AI自我总结，确保代码质量与可维护性，已在审核中心全面推广，未来将打通全链路协同，实现端到端一站式研发。

AI正成为设计师的超级助理，助力高效完成设计全流程。以乐业贷活动海报为例，AI从需求拆解到创意发散，再到元素生成和细节优化，大幅提升效率。设计师得以从重复劳动中解放，专注创意决策和情感适配。AI并非替代设计师，而是让设计回归核心价值，用创意传递情感，契合商业需求。拥抱AI，让设计师轻装上阵，稳稳拿捏设计需求。

本教程提供了一套高效的学术插图绘制方法，将复杂任务拆解为逻辑构建与视觉渲染两个环节。通过LLM的逻辑推理能力指导绘图模型，生成符合顶刊标准的学术插图。教程详细介绍了从逻辑构建到绘图渲染的具体步骤，并提供了进阶技巧和注意事项，帮助用户从“可用”到“完美”地完成科研插图绘制。