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大模型自己只会「想」和「说」，真正干活还得有人给它安排工具、约束行为、必要时再派帮手——这套围绕 Agent 转起来的运行环境，就叫 Harness，你可以把它想成 Agent 的工作台。这一节做两件事：把 Harness 裁到当前主流程需要的部分，再用 Checkpointer 让多轮对话能续上。
使用Python的Netmiko库实现网络设备巡检和配置备份
通信设备SN一般是包含:字母、数字，用'-'(破折号)进行分组分割，例如:8F-3T-1G-2n是一个有效的SN地址。现在要对已经存在的SN 按照新的规则进行重排:
在大语言模型训练过程中，强化学习优化是提升模型性能的关键环节。本文记录了基于昇腾Atlas 800T A2设备，使用GRPO算法对Qwen2.5-VL-7B模型进行强化学习训练的全过程。通过详细的配置说明和问题解决方案，为开发者提供一套完整的训练实践指南，帮助快速搭建训练环境并完成模型优化。
AI应用正从内容生成迈向任务执行阶段，中小企业成为落地主力军，但代理式人工智能(AI Agent)的普及对算力提出更高要求。华为推出面向商业市场的"SMECE解决方案"，包含轻量级算力底座、应用加速等四大套件，已联合100多家伙伴打造26个行业场景方案，如教育AI实训一体机、医疗辅助诊疗系统等，显著降低中小企业AI应用门槛。该方案通过开源开放生态，推动算力从"稀缺资源
许多初涉 AI 开发的工程师往往有一种错觉，认为只要花钱接入了最顶级的模型 API（如 DeepSeek、GPT-4），应用自然就会变得极其智能。然而，大模型是一颗拥有惊人马力的通用引擎，而将用户的非结构化数据转化为高精度 Prompt 的过程，则是连接这颗引擎的变速箱与传动轴。如果传动系统设计得糟糕透顶（传递了大量冗余数据、缺失了语义锚定、缺少边界指令），再强大的模型也会输出令人啼笑皆非的“废料
大模型终端部署正从‘能跑’迈向‘稳跑、快跑、智跑’——其核心在于操作系统与AI模型在系统调度、内存管理与异构计算层面的原生协同。鸿蒙微内核对ModelExecutor的服务化抽象、昇腾NPU与HDF驱动栈的零拷贝对接、以及端云动态卸载决策机制，共同构建了支持百万Token长上下文、毫秒级流式推理、跨设备语义连续的新型AI执行环境。这种深度耦合显著提升了本地LLM在资源受限终端的存活率与实时性，为离
大模型推理不是简单移植，而是算子、内存、编译器与安全机制的全栈对齐。动态稀疏注意力（DSA）和MoE架构等先进模型特性，只有匹配昇腾910C芯片的HBM调度能力、MindSpore 2.3图编译器的形状无关编译能力，以及欧拉OS 24.09的硬件级机密计算区，才能释放真实性能与可信价值。这种软硬协同不是技术炫技，而是让AI服务在银行审批、医疗辅诊、教育批改等高频场景中实现毫秒级响应、端侧隐私保护与
华为AI数据平台，整合知识库、KV Cache存储、记忆库，协同UCM(Unified Cache Manager)推理记忆数据管理技术，面向AI智能体提供知识生成与检索、KV Cache推理加速、记忆萃取与召回三大关键能力，助力智能体推理实现更精准、更高效、更智能，加速企业AI应用落地。他表示，AI智能体的真正价值，在于能够稳定、高效、持续地服务于企业生产系统。依托记忆库，沉淀AI智能体交互过程
通过将 SkillNet 超 30 万技能与 JiuwenClaw 的自主任务管理与技能自演进能力深度结合，有效缓解了用户在技能发现与安装过程中的痛点，推动 AI 智能体从“单一工具”向“全能力生态”加速演进。开源智能体平台开发的智能AI Agent，凭借自主任务管理、Skills自主演进、上下文压缩卸载、原生浏览器操控等核心能力，打造更贴合用户需求的智能管家，目前已支持小艺、飞书、钉钉以及Dis
随着大模型技术从“拼参数”进入“拼应用”的下半场，如何让AI Agent安全、高效地接入企业核心业务，成为政企客户面临的首要难题。近日，华为云正式推出基于华为混合云的OpenClaw本地部署方案，试图通过一套覆盖部署、技能、安全、资源与运营的“五维战力”体系，为金融、政务、制造等关键行业构筑一条从通用智能到专属专家的落地路径。在政企环境中，AI应用的落地往往卡在“第一步”。复杂的网络环境、严格
AI生态正在从‘技术驱动’走向‘工程落地+商业竞争’。国产算力进入性价比竞争——华为昇腾发布后，天数智芯降价，国产AI芯片市场正在成熟AI智能体执行环境有了新方案——Cloudflare沙箱基于V8 Isolates，比容器快100倍，AI生成代码的安全执行不再是难题大模型开源潮持续——明略科技Mano-P 1.0拿下13个SOTA，国产模型在多模态GUI理解领域全球领先AI编程工具生态加速分化—
这意味着，小艺能够结合用户状态、场景与目标，在长期使用中不断学习、反思、优化和执行，带来更因人而异、更贴合场景、也更能把事情做成的智能体验，让智能设备会主动思考、能自主进化，越用越聪明，越用越贴心。从伴随式AI专属主动服务，到更自然的交互，再到年轻化的创意表达，小艺在华为全场景设备搭载，专注用户高频核心场景，持续夯实端侧AI智能体领先体验。未来，小艺还将不断进阶，携手更多生态伙伴，拓展AI场景应用
AI技术正深刻重塑软件行业格局，传统SaaS模式面临根本性挑战。一方面，AI智能体动摇了按席位收费的商业模式，企业IT预算转向"结果导向"；另一方面，资本市场信心动摇导致融资环境收紧，技术壁垒被AI工具削弱。企业需积极转型：将AI升级为核心驱动力，向"智能体即服务"演进；重构商业模式为按用量或结果收费；强化数据、合规和生态壁垒。政策层面通过普惠算力和税收优惠
HarmonyOS作为面向全场景的智能操作系统，正通过持续迭代的系统能力与开放生态，为开发者提供从“单设备应用”到“多设备协同”的创新舞台。与会者普遍表示，通过本次赋能会，他们对2026极客赛道的技术方向与评审标准有了更清晰的认知，也从获奖选手的真实开发经历中获得了宝贵的经验与信心。2026 HarmonyOS创新赛·极客赛道聚焦HarmonyOS最新版本能力，鼓励开发者围绕全场景一体协同、AI智
摘要：2026年，中国"双碳"战略进入攻坚期，全国碳排放权交易市场覆盖行业扩展至八大行业，年排放量超50亿吨。企业ESG合规管理面临核算标准复杂、数据溯源困难、合规报告繁琐三大痛点。HarmonyOS 6（API 23）引入的鸿蒙智能体框架（HMAF）将AI能力下沉至系统层，配合悬浮导航与沉浸光感特性，为PC端碳排放核算与ESG合规管理带来了"排放即光效、合规即导航"的全新交互范式。
摘要：2026年，建筑行业数字化转型进入"智能体驱动BIM审图"时代。中国建筑业年产值突破35万亿元，但传统BIM审图面临模型冲突检测滞后、规范合规审查繁琐、多专业协同低效三大痛点。HarmonyOS 6（API 23）引入的鸿蒙智能体框架（HMAF）将AI能力下沉至系统层，配合悬浮导航与沉浸光感特性，为PC端建筑设计与BIM审图带来了"构件即光效、冲突即导航"的全新交互范式。
摘要：2026年，中国半导体产业进入"自主可控"攻坚期，芯片设计复杂度呈指数级增长，7nm及以下工艺节点单颗芯片集成晶体管超过1000亿个。传统EDA验证面临时序收敛困难、功耗优化滞后、版图验证繁琐三大痛点。HarmonyOS 6（API 23）引入的鸿蒙智能体框架（HMAF）将AI能力下沉至系统层，配合悬浮导航与沉浸光感特性，为PC端芯片设计与EDA验证带来了"时序即光效、违例即导航"的全新交互
