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RAG落地实战
LangChain4j 系列文章LangChain4j - LangChain4j快速入门实战LangChain4j - 多模态开发踩坑实录LangChain4j - 系统提示词稳住AILangChain4j - 注解式AI服务实战LangChain4j - 让AI不再失忆LangChain4j - LangChain4j 结构化输出实战RAG（Retrieval-Augmented Generation，
25210编辑于 2025-11-21 - 来自专栏大数据学习与分享
数据湖架构落地实战
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同，数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性，并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用，给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
90820编辑于 2023-02-26 Agent 系列（三）：Harness Engineering
Harness Engineering 从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，再到 Harness Engineering，AI 工程的重心，正在从 “怎么把话说对 这也是 Harness Engineering 开始被频繁提起的背景。 模型是 CPU，Harness 才是真正的操作系统。 四、Harness Engineering 的核心原理与落地实践 Harness Engineering 的底层逻辑并不复杂，它的关键不在于继续优化提示词，也不在于单纯扩展上下文，而是在模型之外搭建一套能够支撑 在实际落地中，Harness 的建设通常围绕几项核心工作展开： • 任务边界和终止条件需要预先定义清楚，避免 Agent 在模糊目标下持续试错； • 知识应从临时上下文中抽离出来，沉淀为版本化、可追踪的仓库资产
2.1K20编辑于 2026-03-30- 来自专栏FunTester
BDD 高效落地实战指南
总之，BDD 就像是软件开发里的同声传译 ，让每个人都能参与到需求定义和验证中，推动项目高效落地。 需求协作 在实际工作中，很多项目因为需求不清、沟通不畅而 翻车 。 BDD 工程实践与落地 工具选型与特性文件编写 想要在项目中落地 BDD，首先要选好工具，比如 Cucumber、Behave 或 SpecFlow 等主流框架。
41910编辑于 2025-10-21 RocketMQ的JAVA落地实战
下面将详细解析这三个核心作用的使用场景，并结合Java的落地实战进行说明。一、RocketMQ核心作用及使用场景1. 异步处理定义：异步处理允许生产者在发送消息后立即返回，无需等待消费者处理完毕。 二、Java的落地实战在Java中，RocketMQ的落地实战主要涉及到消息的发送与接收。以下是一个简化的示例流程：1.
56621编辑于 2024-09-25- 来自专栏扶墙集
Harness engineering
* **Harness Engineering（驾驭工程）**：Harness 的本意是“马具/挽具”（比如套在马身上用来拉车的皮带），或者指“驾驭自然力量”（如 Harness the power * **Harness 作用于“基础设施与外围（Infrastructure）”**：它几乎涵盖了**除了模型自身权重以外的一切**。 * **Harness Engineering** 是为了 **AI Agent（智能体）** 诞生的。 Harness Engineering 提供的是“状态持久化”、“错误阻断”和“多步规划的脚手架”。 ### 4. 工程化成熟度的区别：手工作坊 vs. * **Harness Engineering 本质上是把 DevOps 的思想引入到了 AI 领域**。
15110编辑于 2026-03-31 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
Serverless ETL —— 蘑菇街实战落地
实战部署 说了这么多，一起来实战，了解了原理，操作起来其实也是非常简单了。 前置条件 以广州地域为例： 开启 Elasticsearch 服务 开启 Ckafka 服务 1.
1K128发布于 2020-09-10 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
OpenClaw架构解析和落地实战
真正落地执行的，是一只叫做OpenClaw的龙虾。大模型是大脑，clawAgent是手脚。没有手脚的大脑，只是一个聪明的废物。 ——《孙子兵法》先看架构，再谈落地。 OpenAI协议代理使用，方便RAG系统接入v2026.3.24沙箱媒体文件路径安全修复mediaUrl/fileUrl别名绕过漏洞已修复，生产必升v2026.3.23Qwen/阿里云百炼模型接入国内落地友好 ——《冬夜读书示子聿》老李研究OpenClaw两个月后，提炼出三条可指导实战的洞见：洞见一：clawAgent的智能天花板=你接的LLM。OpenClaw自己不聪明，它只是一个工程框架。 中国团队落地时，先选LLM，再选Agent框架，顺序不能反。洞见二：ContextWindow是真正的瓶颈，不是功能。
38531编辑于 2026-04-03 - 来自专栏开源物联网平台开发
Agent Harness 的解剖结构
Agent Harness 的解剖结构 原文标题: The Anatomy of an Agent Harness 作者: Vivek Trivedy 来源: LangChain Blog 原文链接 + Harness 代理（Agent）由两部分组成： 模型（Model）: 包含智能和推理能力 Harness（框架/装备）: 提供执行环境、工具集成和控制系统 引言 在构建 AI 代理系统时，很多人只关注模型本身的能力 ，而忽视了"harness"的重要性。 本文深入探讨了 Agent Harness 的架构设计，帮助开发者理解如何构建可靠、可扩展的代理系统。 Harness 的核心组成部分 1. Harness 决定了： 模型如何与外部世界交互 如何处理复杂任务 如何保证安全性和可靠性 如何监控和优化性能 关键要点: Harness 是代理系统的核心基础设施 模块化设计便于维护和扩展 安全性和可观测性不可或缺
23010编辑于 2026-04-02 - 来自专栏开源物联网平台开发
Harness Engineering最佳实践：深度解析AgentHarness的底层原理、核心组件和实战应用
Agent Harness 的解剖结构 概述 Agent Harness 是一个用于构建、测试和部署语言模型代理的框架。 实现健壮的错误处理和恢复机制 性能优化：缓存常用结果，减少不必要的调用 监控和日志：实现全面的监控和日志记录 应用场景 客户服务自动化 数据分析与报告 代码生成和审查 研究辅助 工作流程自动化 总结 Agent Harness
1K10编辑于 2026-04-02 - 来自专栏码海
实战|QUIC协议在蚂蚁集团落地
本文是综述篇，介绍 QUIC 在蚂蚁的整体落地情况。 ： QUIC背景：简单全面的介绍下 QUIC 相关的背景知识 方案选型设计：详细介绍蚂蚁的落地方案如何另辟蹊径、优雅的支撑 QUIC 的诸多特性，包括连接迁移等 落地场景：介绍 QUIC 在蚂蚁的两个落地场景 介绍完 QUIC 相关背景，之后我们来介绍蚂蚁的整个落地的内容，这里为了便于阐述，我们用蚂蚁 QUIC 的 一、二、三、四 来进行概括总结，即 “一套落地框架”、“两个落地场景”、“三篇创新专利保护”、 为了设计一套完备的框架，我们在落地前充分考虑了服务端在云上部署上的方便性、扩展性、以及性能问题，设计了如下的落地框架以支撑不同的落地场景： 在这套框架中，包括如下两个组件： QUIC LB 组件：基于 我们由近及远的两个落地场景如下： 场景一、支付宝移动端落地 如下为我们落地架构的示意图，支付宝手机客户端通过 QUIC 携带 HTTP 请求，通过 QUIC LB 等四层网关将请求转发到 Spanner
1.6K40发布于 2021-10-28 - 来自专栏前端技术地图
微前端的落地和治理实战
微前端实现原理、框架选型之类的文章比较泛滥，我不打算讲这些玩意，本文主要来源于笔者过去一年落地微前端的一手经验，尽量不讲技术细节，而是讲一个体系化的方案是怎么搭建起来。 支持 Vite … 总结 本文大概介绍了我们落地和治理微前端应用的大概思路。
98920编辑于 2023-10-20 - 来自专栏运维咖啡吧
LDAP落地实战（二）：SVN集成OpenLDAP认证
AuthLDAPBindAuthoritative：on表示只要求验证ldap用户，别的不认，off则可以使用svn的账号和ldap混合账号登录
3.2K40发布于 2018-08-23 - 来自专栏运维咖啡吧
LDAP落地实战（三）：GitLab集成OpenLDAP认证
当重启完成后登陆报：Could not authenticate you from Ldapmain because "Invalid credentials"
3.5K20发布于 2018-08-23 Managed Agents + Harness 组合，让开源社区炸锅
最后，我们还会拿真实的企业案例（Notion、Rakuten、Asana）来说话，看看他们怎么用ManagedAgents加速了AI的落地。 )从任何地方恢复，继续上次中断的工作②Harness（编排循环）：调用模型，路由工具Harness是Agent的大脑和中枢神经系统。 新的Harness实例启动，通过wake(sessionId)从上次中断的地方继续这就是"从宠物变牲畜"。Harness现在是可以随意替换的。 你甚至可以：升级Harness的版本，而不中断Session运行多个Harness副本，用作负载均衡（Session的单调性决定了哪个副本该接管）如果某个Harness有bug，快速回滚，无缝继续收益2 用开源编排框架（LangGraph、LangChain）建立轻量级协调，通过ManagedAgentsAPI调用单个Agent长期：等ManagedAgents的多Agent功能稳定后，迁移到原生支持第五章：企业落地案例
22700编辑于 2026-04-10- 来自专栏运维咖啡吧
LDAP落地实战（四）：Jenkins集成OpenLDAP认证
LDAP足够了解，一般我们也不配置 Group membership：没配置，没有详细研究 Manager DN：这个配置在你的LDAP服务器不允许匿名访问的情况下用来做认证（详细的认证过程参考文章LDAP落地实战
4.8K10发布于 2018-08-23 - 来自专栏前端迷
Webpack5 新特性业务落地实战
来承接整套构建体系，迁移时我们参考了 Webpack 官方提供的升级手册[2]，这里我们针对一些对我们的业务现阶段有实际价值的点（新特性基本都有实际收益），集成到了团队的构建流程中，通过实践验证并记录了我们在基建落地的过程中遇到的一些问题和解决方法
1.6K30发布于 2021-03-18 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态测试实战：从理论到落地
本文基于啄木鸟软件测试团队在3个真实项目中的实战经验（某头部银行多模态身份核验平台、某新能源车企舱内V2X多模态交互系统、某三甲医院AI病理报告生成系统），深度解析多模态测试的技术内核、方法论演进与可落地的工程实践 对图像施加光照畸变/遮挡/压缩伪影；对语音注入 babble noise / reverberation / pitch shift；对文本注入 OCR 识别错误（如‘O’->‘0’、‘l’->‘1’）； - 实战案例 三、工程落地：三个关键实践锦囊 1.
13710编辑于 2026-03-31 - 来自专栏DevOps持续集成
体验：Harness 持续交付即服务平台
https://devops.com/harness-adds-analytics-to-cdaas-platform/ ? 简介 Harness CDaaS平台为应用程序交付提供了一种更加无缝的方法，该方法可以自动检测GitHub，Bamboo，Jenkins，Artifactory或Nexus存储库或任何Git存储库中的新版本 平台地址：https://harness.io/ ? 流水线状态 ? 新建应用 ? 新建应用-选择监控工具 ? 新建发布流水线 ? 选择制品也是根据构建id获取的 ? 流水线执行过程 ?
2.5K20发布于 2019-11-29 大话 Harness 设计：工程如何推进闭环
论文特别指出，很多 Agent 系统的性能差异并非来自模型本身，而是"harness-sensitive"，取决于 Harness 层的设计质量。 在 AI Agent 工程里，核心资产是 Harness，可靠性来自 Harness 的约束加上反馈循环，控制是运行时闭环、持续动态的，失败了就改进 Harness，工程师的核心工作是设计 Agent ，进化出更好的 Harness。 Harness 是 Agent 的操作系统。 模型是 CPU，Harness 是操作系统。 在没有 Harness 的情况下，直接在模型上构建生产级 Agent 系统，这不是工程，这是赌博。
27510编辑于 2026-04-10
腾讯云开发者
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