营销智能体 AI 平台：技术人告别营销需求返工的实战手册
技术人常陷营销琐事：改文案、调接口、算数据。营销智能体AI平台并非“营销玩具”，而是为技术减负的利器。它将内容生成、投放优化、数据复盘自动化，无缝对接现有系统，提升效率2倍以上。落地需避三坑：勿贪全、勿求完美、紧扣业务需求。让技术专注核心，告别重复搬运。
云MES系统源码，支持多终端管理
云MES系统源码，基于SpringBoot + Vue技术栈，支持多端管理，含生产、质检、库存等19大模块，适合中小企业二次开发。实现生产全流程数字化、透明化管理，提升效率与质量，降低运营成本。
构建企业级数据分析助手：Data Agent 开发实践
本篇将介绍DMS的一款数据分析智能体（Data Agent for Analytics ）产品的技术思考和实践。Data Agent for Analytics 定位为一款企业级数据分析智能体， 基于Agentic AI 技术，帮助用户查数据、做分析、生成报告、深入洞察。由于不同产品的演进路径，背景都不一样，所以只介绍最核心的部分，来深入剖析如何构建企业级数据分析助手：能力边界定义，技术内核，企业级能力。希望既能作为Data Agent for Analytics产品的技术核心介绍，也能作为读者的开发实践的参考。
数据架构的基本概念和重要性
总的来说，数据架构是支撑现代企业运营的基石。一个经过精心设计和管理的数据架构能够为企业提供强大的数据支持，帮助企业在竞争激烈的市场中保持优势。随着数据量的不断增加和技术的不断发展，构建和维护一个高效、灵活且安全的数据架构将变得越来越重要。