2026年7月23日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
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Skill技能
企业专属
安全可维护的Skill技能中心

业务专家技能在企业中流动,每一次都是满分执行

全新的
能力抽象单元
一次构建 无限使用
  • 出活,蒸馏业务专家
    出活,蒸馏业务专家
    具备权限感知能力,AI只引用每个人能看到的文档进行回答
  • 专属,只在企业内流动
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    基于领域知识与您企业独有的知识,提供准确、相关的答案
  • 精进,会持续进化
    精进,会持续进化
    无需翻阅文档,从意图识别-知识检索分析总结,几秒钟就能给你回应
企业专属技能的统一纳管
一站式搭建私有专属 A1技能库,全面收纳各个部门、各个岗位业务专家工作流程中的各项技能。包含业务专家经验和隐形知识的技能进行统一分类、归档、管理,实现企业核心能力标准化沉淀复用,完全归属企业私有,技能不出内网。
技能的质量评测与安全扫描
针对各类业务 AI技能开展多维度自动化质量校验、逻辑准确性核验与全方位安全合规扫描。规避涉密、违规内容输出,持续校准技能专业性与稳定性,保障企业私有技能安全可靠、严谨可用。
技能的使用指引与最佳实践
平台配套完善的技能操作说明、场景适配指南与标准化调用流程,沉淀各类业务场景落地最佳实践方案。清晰指引员工快速上手调用专属业务技能,规范使用逻辑与交互方式,降低使用门槛,最大化发挥企业私有技能的落地价值。
技能使用的数据反馈
实时采集全场景技能调用日志、问答效果、用户评价等全维度使用数据,形成闭环反馈体系。依据真实业务交互持续迭代优化技能模型,不断提炼专家经验、补齐业务短板,让企业私有技能库越用越精准,实现长期自主持续进化升级。
Skil技能的维护与使用流程
  • 上传技能

  • 扫描技能

  • 添加使用场景

  • 发布技能

智能体相关
让企业知识在人与AI之间流动起来,全面驱动AI生产力
网易智企AI Native实践:人人都会用AI之后,真正的难题才开始
本文整理了网易智企副总经理肖钰妍的分享,围绕企业AI Native落地展开,指出当前多数企业AI应用仅停留在个人提效层面,未转化为组织级可复用的生产能力,核心难点是让AI融入企业业务流程,文章介绍了网易智企内部各条线的AI落地实践与成果,提出AI深度落地本质会推动企业的流程再造与管理变革。
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Dify 官方命令行工具:difyctl 正式发布
本文介绍Dify在v1.15.0版本正式发布官方命令行工具difyctl,该工具全版本支持企业版、云端版与社区版,可让开发者、脚本、CI流水线、AI Agent通过统一命令调用Dify应用,无需额外编写对接代码,便于接入现有开发流程,拓展工程化使用场景;本次版本更新还包含界面导航焕新、思维链展示优化、人工介入表单增强、Excel内嵌图片提取、社区功能优化等多项升级。
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Dify真的适合企业级大型AI Agent应用开发落地吗?
本文围绕Dify是否适合企业级大型AI Agent应用开发落地展开讨论,指出Dify热度高、功能全易上手,本质是集成多项AI应用所需能力的AI应用开发平台,适合企业快速将AI应用与Agent能力落地,但对于超复杂、深定制的大型Agent系统,它并非最优的终局选择。
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实测扣子3.0:把Claude Code、CodeX拉到一个项目群里干活,夯爆了
本文是对扣子3.0(Coze)的实测体验,介绍其重磅更新:支持将Claude Code、Codex等不同AI Agent加入拥有共享上下文的项目空间,实现多AI协作分工,解决了此前多AI工作时需要人工切换、同步信息的痛点,作者展示了用该功能从零搭建AI科普账号的过程。
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Loop Engineering 到底是什么:从概念、设计到 Dify Loop 节点原理
本文讲解了Loop Engineering的概念,对比其与Prompt Engineering的差异,说明它成为Agent时代新重点的原因,分享了可用Loop系统的设计方法,结合智能问数案例讲解其应用,同时结合官方文档拆解了Dify Loop节点的核心原理,指出未来AI应用的竞争力在于反馈循环的工程化。
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Cozi 智能体 + 工作流组合拳:复杂场景下的 AI 应用搭建指南
本文针对如何结合智能体的灵活决策与工作流的稳定执行来搭建复杂场景AI应用的问题,介绍了Coze平台(文中写为Cozi)智能体+工作流组合的核心优势、两种组合模式及适用场景,说明了Coze平台实现该组合的专属优势,给出了对应搭建指南
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AI Agent 慢在哪?Node.js 探针把模型、工具和服务链路一次串起来
本文指出当前AI应用场景中,Node.js成为业务流量、异步编排和AI调用的交汇汇聚层,现有服务端监控无法整合跨层、跨异步边界及AI相关调用的上下文,难以排查AI Agent响应慢这类跨层问题,因此提出需要新的Node.js探针将各环节数据整合到同一条排障链路,并分析了新探针的必要性
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拆解LangChain刚开源的OpenWiki:如何落地个人Wiki知识库
本文拆解介绍了LangChain新近开源的OpenWiki项目,说明了该项目的定位、功能、技术栈与发展阶段,梳理了其诞生背景:Karpathy提出的个人LLM Wiki概念、Google Cloud发布OKF开放知识格式规范,指出OpenWiki定位是为代码库编写维护面向Agent的结构化Wiki文档,同时内置Agent模式支持基于Wiki的问答。
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记忆拓展:独立部署Mem0服务,打通多Agent共享记忆
本文针对多个不同Agent框架(如Dify、OpenClaw等)存在记忆数据割裂、用户需要重复输入信息的问题,提出通过独立部署Mem0服务实现多Agent共享记忆的解决方案,介绍了Mem0私有部署的核心优势、实现跨应用共享的底层四层标识体系及运作逻辑,提到Mem0可借助图数据库构建记忆关系网络,适用于企业级场景。
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