文章列表

共有 514 篇文章

如果我大学时有 Agent,我想我会少走很多弯路

如果大学时就有一个能查资料、拆任务并陪我完成项目的 Agent,我会用三个月做出一件真正能留在 GitHub 上的作品。现在在校大学生可免费领取 3 个月豆包工作权益。

OctaFuse 2.9.0:用户限流控制、自定义转发头与管理后台升级

当一个用户同时通过网站、Agent 和自动化任务访问 OctaFuse 时,网关不仅要统一转发请求,还要控制用户与不同应用的调用频率、满足供应商对请求头的要求,并让管理员更快看清流量和异常情况。 OctaFuse Gateway 2.9.0 围绕这些日常治理场景,增加用户与 Key 双层限流、自定义上游请求头、Key 级分析和入口 Host...

AIP 架构全景:一个企业 AI 中台需要哪些能力

真正的企业 AI 中台不只是模型网关。本文从模型接入、上下文工程、Ontology、Agent 生命周期、评估治理、自动化和产品交付拆解 AIP。

Rubix:支撑企业 AI 落地的 Kubernetes 基础设施

Rubix 不只是容器平台,而是把零信任、临时节点、高可用、弹性扩缩和持续运维固化为默认能力,让 Palantir 可以跨云、本地和边缘运行。

Palantir 的互操作性:如何连接企业已有数据与系统

企业采用 AI 不应以替换现有系统为前提。本文从数据、元数据、语义、代码、分析和安全六个维度拆解 Palantir 的互操作架构。

MMDP:Palantir 如何接入任意数据、计算与 AI 模型

多模态数据平面 MMDP 是 Palantir 的开放数据与计算架构。本文解释 Iceberg、Virtual Tables、Compute Modules 和 Model Catalog 如何连接企业既有资产。

Ontology:Palantir 把企业数据变成业务行动的核心

Ontology 不只是语义层。它把数据、逻辑、行动和安全统一成企业决策的可执行表达,让人和 AI Agent 能够在真实业务流程中协作。

Palantir 的三大平台如何协作:AIP、Foundry 与 Apollo

Palantir 为什么需要 AIP、Foundry 和 Apollo 三个平台?本文从数据运营、生成式 AI、持续交付、安全架构与 FDE 闭环解释三者的分工。

一文看懂 Palantir 技术架构:AIP、Foundry、Apollo 与 Ontology

从企业 AI 落地视角拆解 Palantir 的完整技术地图,理解 AIP、Foundry、Apollo、Ontology、MMDP 和 Rubix 如何组成一套可执行的企业操作系统。

分享两个我每天都在用的 Skill,拖进豆包就能跑,限时领 30 天会员

分享两个我每天都在使用的 Skill:一个追踪模型上新与折扣,另一个收集 Agent Infra 技术动态。拖进豆包即可运行,目前还能限时领取 30 天会员。

第 2 页, 共 52 页, 总计 514 篇文章