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AI电话代理工作原理：AI电话代理背后的架构
AI电话代理架构解析：从呼叫接入、语音转文字、意图识别到对话循环，系统通过函数调用连接日历、CRM等业务系统，实现预约、线索捕获及人工转接。文章强调AI负...
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系统设计两种抽象：Java藏细节 TLA+砍细节 根本两码事！
本文区分系统设计中两种抽象：模块化抽象（如Java）通过隐藏内部细节简化使用，建模抽象（如TLA+）通过削减无关信息提炼核心以精确推理。前者隐藏并发，后者...
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Open Flow 开源后，我更关心 Agent 工作流怎么进生产
Open Flow是OOMOL Lab开源的AI Agent工作流自动化平台，支持可视化、CLI和自托管。文章聚焦其生产应用，强调运行时隔离、权限与日志管...
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HyperAI 上新丨MCP接入开发工作流；PyTorch/AI for Beginners/TVM等系列教程上线；AI顶会资源检索功能再升级
HyperAI平台推出三项更新：上线MCP服务器，支持在Claude Code和Cursor中通过自然语言管理算力、数据集等资源；新增AI顶会（如AAAI...
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AI如何改变补丁管理及开发者需了解的暴露管理知识
AI正在改变漏洞管理方式，但仅按严重性评分修复并不足够。文章强调应从传统漏洞修补转向暴露管理，结合代码可达性、依赖树和SBOM等上下文评估真实风险。开发者...
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AI代理评估是产品的一部分
该文讨论AI代理（Agent）的评估问题。文章指出，演示成功不代表系统可靠，需将评估纳入交付流程。建议建立可重复的评估系统，使用固定场景和真实任务，记录完...
