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别再只接个 API 了！我用 EdgeOne Makers 手搓了一个“懂业务”的官网售前 AI

先说个我一直觉得别扭的事：中小公司的官网，页面做得挺全，可用户真正想问的，偏偏不在那些页面里。

羑悻的小杀马特.

2026-06-28

1440

标签:

EdgeOneMakersAgent案例

从零到上线：用 EdgeOne Makers + CodeBuddy 搭一个「对账核对员」AI Agent

规则其实很固定，但数据一多，人工核对又慢又容易错。于是我用腾讯云 EdgeOne Makers 从零搭了一个「对账核对员」Agent：你把几张表（订单收款账单）丢给它，它自己写代码逐条匹配，揪出单边缺失、金额不符、重复记录，最后出一份差异报告。

2026-06-29

1070

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EdgeOneMakersAgent案例

EdgeOne Makers + WorkBuddy：零基础也能快速搭建可上线的 AI 智能体（附图文教程）

想象很丰满：做一个能回答客户问题的客服 Agent，做一个能把摄影经验复用的顾问 Agent，做一个能帮用户规划饮食的健康助手……但真到了动手这一步，门槛比预想的高得多。

2026-06-29

1300

标签:

攻击者正在从键盘前消失：腾讯云捕获多个由Agent驱动的AI攻击案例

关于AI Agent攻击的讨论，从来不缺Demo和概念验证，但它们很难证明一件事：这件事是否已经出现在真实攻击中。

云鼎实验室

2026-06-26

1860

标签:

前端开发者的 C++ 实战补漏：异步操作的生命周期

做 N-API 扩展时，JS 侧调用一个异步 API，C++ 这边起工作线程去调第三方业务 SDK（通常是另一个 .dll 或 .so），SDK 在自己的后台线程里干活，完成后通过回调把结果传回 JS。代码写起来很自然：

骑猪耍太极

2026-06-29

790

标签:

阿里对决五角大楼：被指控的「模型能力提取」到底是什么技术？

2026 年 6 月，阿里巴巴和大洋彼岸的两个机构同时较上了劲。第一条战线在法庭。 6 月 23 日前后，阿里巴巴正式起诉美国国防部（五角大楼），要求把自己从那份"中国军事企业"（业内称 1260H）清单上移除。阿里在诉状里态度强硬，称这一认定"武断、反复无常、缺乏实质证据"，强调公司由独立董事会治理、业务只面向"零售、物流和企业服务"，与军方毫无关联。第二条战线在国会。几乎同一时间，美国 AI 公司 Anthropic（Claude 的开发商）向参议院递交了一封信，指控阿里旗下团队用约 25,000 个虚假账户、在 4 月 22 日到 6 月 5 日的六周内，与 Claude 进行了 2,880 万次对话，目的是"非法提取 Claude 的能力"，用来训练阿里自己的模型。Anthropic 称这是"迄今针对它规模最大的一次蒸馏攻击"。阿里则否认了相关指控。这两件事并不是一个因果链——起诉国防部争的是"军事企业"标签，Anthropic 的指控走的是国会游说，二者是中美 AI 角力同时爆发的两条战线。但它们指向了同一个被推到聚光灯下的技术名词：模型能力提取（Model Extraction）。

2026-06-29

770

标签:

腾讯云架构师技术同盟

如何判断“啥时候睡觉”和“几点休息”是同一个问题？一文搞懂向量搜索实战

在问答系统中判断"啥时候开始睡觉？"和"开始休息的时间是？"是否属于同一个问题，就不能按照简单字符串匹配去实现了，而是一个语义相似度 + 意图识别的问题。

全栈开发日记

2026-06-29

773

标签:

向量数据库

AI 终于有邮箱了！QQ 邮箱团队这一波，是真的懂 Agent

AI Agent 越来越能干，但有一个问题一直没解决：Agent 没有自己的邮箱。

程序员晚枫

2026-06-29

7431

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腾讯技术创作特训营S18

如何打造 AI Native 组织

AI人工智能企业管理不是"要不要用AI"的问题，而是怎么把AI嵌入组织的骨架。从AI能力成熟度五阶阶梯到6块乐高积木岗位拆解，从人机混编HAHS模型三类新角色到AIO推进办公室，再到互联网和制造业两套完全不同的落地路径，以及推进路上你会踩的7个坑。AI替代的是Task不是Role，编制压Task侧、溢价留Meta侧。人工智能不是要不要用AI的问题，而是怎么把AI嵌入组织的骨架。从AI能力成熟度五阶阶梯到岗位拆解，从人机混编HAHS模型到AIO推进办公室，再到互联网和制造业两套落地路径，以及推进路上你会踩的7个坑。AI替代的是Task不是Role，编制压Task侧、溢价留Meta侧。# 如何打造 AI Native 组织

2026-06-29

1102

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RAG AI助手上公网：15 道防线扛住陌生流量

很多 RAG Demo 在本地跑得很漂亮：问答流畅、来源清晰。但只要你动了"把它挂到公网"的念头，问题立刻变成另一个量级——因为公网上来访问你的，不只有真实用户，还有：

拉丁解牛说技术

2026-06-24

960

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拉丁解牛说技术

2026-06-24

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