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大模型直接“画”表单很容易,难的是画出来的表单敢提交、敢入库、敢跑流程。本文以我们自研的 OUC 引擎与 formAgent 为解剖标本,讲清楚一件事:NLP ...
这个词源自安全领域——NIST 的定义是「受限的、受控的执行环境,除显式授权外不得访问任何系统资源」。但 2025 年之后,工程团队口中的沙箱已经换了所指:给带...
A/B/C 分层不是目的,而是为了让「一次用户交互」在三层各自得到正确的支撑:A 提供渲染与协议,B 提供领域语义与授权,C 提供确定性能力。同一个 B 之上,...
分层架构 · A2UI · 双智能体工程 | 基于真实平台重构实践 | 2026-10-26
执行沙箱让 LLM 看见运行时,组件语义化让 AI 理解企业资产,自助发布让业务人员成为供给者——当单点闭环同时成熟,真正的架构命题浮出水面:如何让千百个租户、...
先从一个真实场景说起。业务用户在使用 finance(财资)模块时反馈:“资金日报中会存在流水重复,请排查。”在传统研发链路里,这句话要在「提单 → 排期 → ...
一次按「平台底座换代」立项的全栈升级。它同时回答四个问题:为什么是 JDK 25 这个 LTS、它到底强在哪、国内 Linux 是否撑得住、以及 ooderAg...
差异点集中在两个与业务正交的工程平面:权限平面(谁、在哪个域、能对哪类数据做什么)与事件平面(协作过程如何可信地送达与消费)。
取材于一次真实会话记录(19:08 – 19:18,26 条正文消息 + 8 个流程事件节点)· 公司名称、人名、手机号均已脱敏
不需要先学一套私有框架,也不需要成为全栈工程师。用自然语言描述技能、在对话里驱动开发、在沙箱里联调验证、一键发布到平台——这就是本指南要讲清楚的全过程:技能包是...
把大模型接进企业只是起点;真正难的是把业务流程、规则与知识编排成一组可寻址、可调度、可治理的智能体技能。本文先以已落地的优秀方案(Berkeley 的 Comp...
通信学中有一个极简而有力的模型——拉斯韦尔(Harold Lasswell)的 5W:Who(谁)→ Says What(说了什么)→ In Which Cha...
表面看是"表单换个地方填",背后是让智能体完整读懂企业的组织关系与内部规则;AI 的聪明从数据与知识中长出——一句话生成流程,一句话转换表单。直接可用的背后,是...
2025 年以来,几乎每家企业都"会做 Agent 了":接一个大模型 API、写一段 Function Calling 的循环、加一个向量库检索,一个能对话、...
代码基线:ooder-biz-browser · ooder-browser-spi · ooder-test · ooder-a2a(2026-10-07 实...
摘要:本文是《FDE 的真正交付物:A/B/C 三级服务架构与技能包生产闭环》的实战续篇。上一篇讲清了体系蓝图——A 级平台底座、B 级领域知识资产、C 级部门...
摘要:FDE(Forward Deployed Engineer,前向部署工程师)进入企业,做的从来不是"装几个 AI 应用"。把 AI 带入企业只是起点,为企...
在一个 LLM 驱动的开发平台里,"能力"必须以 Function Calling 工具的形态出现在模型面前。真正困难的不是"怎么调一个工具",而是让装配、解耦...
当多个 Agent 分散在不同 JVM 进程、不同机器节点上,"A 帮 B 干活"就不再是方法调用,而是一次跨越网络、进程、身份与故障的远征。本文基于 oode...
这不是“教你怎么写个 Agent Demo”的文章,而是一份业务实施纪实:一个 1000 人规模、10 家公司主体、中心集团管控的企业,如何把银行流水、报销付款...
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