AI 运维能不能替你自动定位故障？卡在它敢不敢自己动手排除
故障定位和故障排除这件事，能不能交给 AI 运维 Agent 自己做完？卡点不在模型，而在四样材料：日志说明什么时候开始不对，配置说明本该是什么样，数据说明坏到什么程度，代码说明为什么会这样。文章对比两条落地路径，开发环境直连生产，或者把 Agent 部署进生产再单独补代码，并给出集群里主从结构与 skill 两种摆法、访问与安全上的收敛做法，最后收成一张选型检查表。
Qoder × Jev：重新思考 Agent 如何判断和行动
Qoder探索Agent新分工：生成模型负责理解规划，Jev类System One判断模型专精高频、边界明确的语义决策（如“下一步做什么”），Harness则统一管控权限、执行、验证与回退。本文以Jev为切入点，介绍其在Auto Mode（自动执行判定）和浏览器自动化（页面操作选择）两大场景的实践，展现专用判断模型如何提升效率与可控性。
光储垂直场景下，AI Agent 的工程化落地实践：从数据接入到故障推理
本文剖析光储运维AI Agent的工程化落地路径，指出通用大模型“答得宽、落不了地”的根源在于缺乏三大基础设施：统一数据接入层、结构化故障知识库、可执行任务规划器。通过四层架构（交互→规划→推理→数据）拆解，并支持SaaS/私有化双模部署，推动Agent从Demo走向真实生产场景。（239字）
行业观察｜Vibe‑Modeling浪潮之下：国产建筑AI的现实路径与取舍思考
海外AEC赛道提出Vibe‑Modeling，把AI建筑的目标锚定在“读懂设计意图、输出可编辑参数化三维几何体”。但国内建筑AI并没有简单复刻这条技术路线。本文结合行业观察与实测，以ADAI作为国内代表样本，对比海外产品技术范式，剖析国内建筑AI选择“图像层意图约束”这条路线背后的业务现实、工程约束，同时讨论从图像渲染走向几何生成，国内赛道需要跨越哪些硬核障碍。
