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DeepMind 的 Philipp Schmid 要来讲生产环境智能体开发，讲怎么用技能和连接器构建，适合想学实际应用的开发者。
Capital One 的 Max Kanat-Alexander 要来分享，讲的是怎么把 AI 上下文真正用到生产里，不是那种 demo 阶段的东西，挺实用的。
生物神经AI（bio-neural.ai）分享了一些关于AI安全测试和防御的实用方法，比如用Docker或虚拟机来隔离环境，这可能会对关注AI安全的开发者或研究者有用。
Zilliz 推出的 Milvus 3.0 升级指南很实用，详细说明了新版本的新特性和如何安全升级，对想使用 Milvus 3.0 的开发者很有帮助。
泰国True AWS和AWS联合搞了个AI大赛，让普通人不用懂AI也能解决6个真实问题，3个月就能把想法变成软件，奖金还不少。
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朋友，我试过用蓝耘元生代处理电商资料合规体检，把原来要20分钟的人工核验，压缩到了一分多钟。它把文本和图片分开处理，用qwen3.8-max和qwen3.5-omni-plus两个模型，比之前用一个模型全包的稳定多了。
朋友，有个叫AgentCloak的浏览器插件，用起来很方便，能帮你处理AI提示词里的个人信息，比如名字、电话这些，发出去之前先藏起来，AI回答后再给你，保护隐私又好用。
朋友，Worldline 这个案例很有意思，他们把 Oracle 数据库搬到了 Google Cloud 的 Exadata 上，解决了支付平台的高并发和秒级响应问题，可以参考一下。
亚马逊 SageMaker AI 现在支持部署 Hugging Face 模型了，指向模型就能自动创建实时端点，包含服务容器、自动扩展和 CloudWatch 警报。
朋友A推荐，说LlamaParse系列第一篇讲的是解析关键文档的挑战，比如美国能源报告里的数据，解析错误会影响后续的仪表盘或AI应用，挺实用的。
企业用AI代理时，别犯傻，得像管理外包人员一样管理它，比如最小权限、轮换密码、控制数据流出，还要有审计记录。现在的问题是没人管AI代理的安全，它就是个有口才的服务账户。
LangChain 的专家教你如何构建更可靠的智能体，解决规划、工具使用和长期任务的问题，比单纯用大模型更实用。
朋友，Ben Clavié 这篇讲怎么做好知识型 AI 助手的，特别强调别照搬代码生成器的做法，而是要重点提升检索、任务编排和分工，挺有启发。
Java开发者必备，升级后G1默认GC能解决小内存环境下的卡顿问题，对象头压缩25%提升性能，TLS 1.3后量子加密也默认生效。
LangChain 和悉尼团队用 Jev 解决了 Agent 循环决策成本高的问题，简单任务用便宜模型，难任务用旗舰模型，或者做风险检查，很实用。
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