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金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案，智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
Agentic 应用时代，Dify 全链路可观测最佳实践
文章讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发的可观测性挑战，从开发者与运维方视角分析现状、局限与改进方向。云监控推出全景可观测方案，还介绍各组件监控接入步骤及实践指南，最后提及 Qwen - Image 生图优势。
刚刚，Cursor分享了他们使用Agent Coding 的最佳实践
Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式，需理解其工作原理并形成新使用范式，文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。
从技术狂欢到企业落地，智能编程的全球破局战
智能编程是AI应用增长迅猛赛道，全球60%开发者用其构建工具。国内厂商有优势，如阿里Qwen3 - Coder编程能力强。阿里云双驱动破局，还分享企业落地经验，且智能编程正迈向自主开发时代。
从技术狂欢到企业落地，智能编程的全球破局战
智能编程是AI应用增长快的赛道，正从代码补全迈向AI自主开发。国内模型能力提升，阿里Qwen3 - Coder超越部分闭源模型。阿里云通过多策略破局，其产品助力企业落地，但仍面临适配、安全等挑战。
关键技术详解｜腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等，还对比不同框架，指出优化方向，如先实现 PP，再推进 EP 与 PD 分离。
Harness 工程实践复盘：100% Cache 命中的 Agent 怎么设计？
本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky，总结影响成本和效果的 7 个关键决策，如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等，凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。
Agent规模化落地前夜，AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地，中国云服务市场结构转变，AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播，探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。
从Demo到行业落地的Agents：技术、应用与评估
通用LLM Agent工业落地有短板，哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架，映射技术演进与产业场景，覆盖50+行业案例、300+评测基准，给出可量化‘爬级’路线。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。