AI开发应用

72次

Wayne Yang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

文心快码智能化Coding Agent实践

随着大模型技术的蓬勃兴起，各行各业正以前所未有的热情拥抱人工智能的浪潮，智能编码作为落地最快和效果最佳的场景，受到了广泛的关注。

AI开发应用

98次

Jensen Hua

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

Kwaipilot：以代码大模型为核心，重塑研发生态与体验

代码大模型引领的研发范式变革将重塑软件开发行业，提升效率和质量，拓展应用领域。帮助企业形成统一生态系统，加速推动开源与催生新商业模式。

AI开发应用

80次

Clarke Zheng

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

告别复杂工作流，Agentic AI重构开发新范式

传统Agent框架强制预定义工作流，不仅开发体验割裂、迭代缓慢，还无法充分释放现代LLM的自主规划能力，特别在构建多Agent协作系统时更显臃肿与低效。

智能运维

166次

Shawn Bai

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

DeRisk AI原生的智能运维平台实践

当下技术风险领域的防线主要是以规则引擎出发构建的风险智能防线，以及部分子领域在LLM时代的一些workflow式的技术探索。

智能运维

148次

Yale Mo

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

大模型后训练在智能运维Agent 上的应用

现代IT系统复杂度飙升，运维团队不仅深陷于海量数据带来的“认知债”，更面临着通用大模型缺乏企业内部知识、无法有效执行具体运维任务的现实鸿沟。

智能运维

156次

Leo Yang

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

面向业务的智能化可观测性实践

伴随云原生架构、多模态数据、微服务与智能体广泛部署，传统运维手段正面临可视性断层、响应迟缓与根因溯源难等系统性瓶颈。

智能运维

104次

Yvonne Tian

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

SRE主导的智能化场景落地实践

随着大模型基础能力的不断提升，SRE领域在研发提效、运维提效、资源优化、系统可靠性提升等方向的智能化程度有了进一步提升的可能，朝着与业务结合的智能化运维方向演进

智能运维

152次

Cesar Li

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

基于大模型的可观测根因定位与告警分析实践

随着AI能力的普及，企业结合大模型、算法帮助提升运维工作效率，尤其是故障场景中的发现、分析、定位等环节的工作效率，均成为AIOPS行业应用趋势。

智能运维

104次

Guy Liu

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

可观测的智能化：任务规划在Agent落地中的挑战与应对

当前越来越多的企业开始引入基于LLM的智能Agent。智能Agent具备强大的泛化能力，可以自动适应多变的业务环境和复杂任务。而其中任务规划环节是关键