Agent上线前，先划好这5条边界
Agent 一旦接入日志、工单、接口和生产系统，就不再只是聊天工具。上线前先划清数据、权限、动作、上下文和责任边界，能少掉很多后续风险。
大模型语音机器人的ASR识别优化实践：从模型选型到SIP协同
大模型让语音机器人的对话能力有了质的飞跃，但ASR识别准确率仍然是决定体验下限的硬指标。通用ASR引擎在行业术语、噪音环境和方言场景下的识别率可能从95%骤降至70%以下，而SIP链路中的音频编码和流式协议适配不当，会让ASR的优化成果在传输层就损失殆尽。本文不讲厂商对比，只从模型选型、热词优化、VAD调参和SIP协同四个技术维度，拆解大模型语音机器人在真实生产环境中ASR优化的完整实践链路，每个环节附可落地的配置参数和验证方法。
【AI 尝鲜实验室】上新 | nanobot：一个跑在你机器上的通用 AI Agent 运行时
nanobot 是 HKUDS 团队开源的通用 AI Agent 运行时（MIT 协议），GitHub 获 4.5 万+ Stars。它非简单聊天工具，而是能读写工作区、执行命令、调用工具、多步推进目标的“数字同事”。本实验通过阿里云计算巢一键部署至 ECS，填入百炼 API Key 与模型名，即可获得 24 小时在线、跨会话记忆、原生支持 MCP 的 WebUI（8765 端口）AI Agent。
阿里云千问大模型最新解析：具体模型与优势、落地场景、选型与定价说明
通义千问作为阿里云自主研发的全栈式开源商用大模型体系，经过多轮版本迭代，现已形成覆盖轻量化推理、通用多模态、旗舰级复杂推理、行业专用、超长文本处理的完整产品矩阵。全系模型适配个人学习开发、中小企业商用、大型企业生产级落地、行业垂直智能化改造等全层级场景，兼顾开源免费部署与云端商用订阅两种模式，凭借稳定的推理精度、极低的幻觉率、强大的长任务自治能力与梯度化定价体系，成为国内落地最广泛、适配性最强的本土大模型之一。本文全面梳理通义千问全系主流模型版本、核心技术优势、细分落地场景、精准选型逻辑与官方定价体系，为不同规模用户提供标准化AI落地参考。
