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收录了 工作流实现 频道下的 50 篇内容
从人工判断到AI自动分析,缺陷处理效率提升500%的实战指南

规范驱动开发将 AI 增强的软件交付从战术层面的提示词工程转变为协作式的意图表达。当前企业在工具链、工作流集成、多仓库协调及跨职能协作等方面仍存在明显缺口。
如何用 Dify 无代码工作流实现 AI 自动化抓取与分析 LinkedIn 招聘数据

OpenAI的Open Responses规范实现了智能体式LLM工作流的统一,解决了API碎片化问题,使专有模型与开源模型之间的无缝切换成为可能。
在软件测试领域,缺陷分析一直是耗时且依赖专家经验的工作。测试工程师需要手动阅读缺陷报告、理解问题现象、分析根本原因并进行正确分类——这个过程平均每个缺陷需要15-20分钟,而且分类准确性严重依赖个人经验。现在,通过Dify工作流与AI技术的结合,我们

MCP 的核心作用是定义模型可调用的能力,让 AI 智能体与数据库、API 、浏览器等外部世界打通,实现各类外部工具的快速接入。
工作流是一种将一系列相关的任务和活动组织起来的技术,以便在企业或组织中自动化或半自动化地管理业务流程。工作流技术可以帮助企业或组织更好地管理和优化业务流程,提高生产效率和质量,降低成本和风险。

谷歌在 Gemini CLI 中引入了子代理(subagents)功能,这是一项新能力,旨在帮助开发者将复杂或重复性的任务委派给在主会话旁协同运行的专用 AI 代理。


Argo Workflow 是开源 CNCF 毕业项目,聚焦云原生领域下的工作流编排,使用 Kubernetes CRD 编排离线任务和 DAG 工作流,并使用 Kubernetes Pod 在集群中调度运行。


Temporal 近日宣布与 OpenAI Agents SDK 开启公开预览集成,为基于 OpenAI 框架构建的 AI Agent 工作流引入了持久化的执行能力。此次合作让开发者可构建能自动处理现实中操作挑战的 AI Agent(如 LLM 的用量限制、网络中断和意外崩溃),而无需增加代码复杂性。

在过去一年里,我们见证了LLM (大语言模型) 爆发式的增长,LLM的能力有了质的飞跃,也颠覆了所有开发者对“软件能力边界”的认知。只需要几行代码,调用一次LLM api接口,模型就能帮你写一段看起来像模像样的代码、总结一份结构清晰的文档或者回答一些“看起
在敏捷开发和快速迭代的今天,UI自动化测试已成为保障前端产品质量的重要环节。然而,几乎所有经历过UI自动化的团队都面临着一个共同的痛点:高昂的维护成本。页面元素的一个微小改动(比如一个ID或CSS Selector的变化),就可能导致大面积的测试用例失败,测

Vercel 推出开源应用 Open Agents,支持搭建后台运行的编码智能体,并提供完整的全栈能力,开发者无需本地设备就能运行独立编码工作流。

GitHub 推出智能体工作流技术预览版,可实现自动问题分类与标注、文档更新、CI 故障排查、测试优化及报告生成等工作流。

Gradio 团队发布了 Daggr,这是一个新的开源 Python 库,意在简化多步骤 AI 工作流的构建与调试。

在天气敏感型文档场景中,我们基于Weather Service Kit构建环境感知系统,核心实现代码如下: