本文提出了一种测试驱动的AI编程闭环工作流，旨在解决AI辅助编程中“最后一公里”的问题——即AI生成代码后缺乏自测与迭代能力。通过引入自动化验收和反馈机制，构建了包含编码、部署、自测、改Bug的完整闭环。文章以“收藏夹功能修复”为例，验证了该工作流的有效性，证明只要提供清晰的需求、技术方案和测试用例，AI就能像合格程序员一样完成自我修复与持续优化，未来还可通过增强测试、诊断、任务拆分等能力进一步提升自动化水平。
从概念构想走向高效应用，新一代 AI 应用的落地过程涉及多重技术关键：模型选择、参数优化、提示词工程、知识增强、记忆系统、工具集成等。这些环节的科学处理，将直接决定着新一代 AI 应用的实际效能，企业方能将战略构想扎实地转化为业务竞争力。
本文系统性地介绍了 Midscene.js —— 一款基于 AI 的下一代 UI 自动化工具，深入剖析其设计动机、核心架构、工作原理及源码实现，同时结合业务场景落地过程，分享一些问题总结及落地思考。
本文聚焦故障复盘易流于形式的痛点（如人为隐瞒原因、链路串联难、技术支持专业性不足等），提出借助AI构建智能复盘Agent的解决方案，详细介绍其整体架构（含数据采集预处理、Memory管理、意图识别等核心技术实现）、提示词多版本优化路径及实战案例，旨在通过AI生成复盘文档、分析故障树、打标签、问答等能力，将故障转化为数据资产，实现从被动响应到主动防御的跨越，提升不同角色（技术支持、研发、普通用户）在复盘流程中的效率与专业性。
最近在做智能解决方案系统时，我遇到了一个关键问题：如何让AI在复杂任务中既保持推理能力，又能有效执行行动？传统AI系统往往要么只能基于训练数据推理，要么只能执行固定流程，缺乏动态决策能力。ReAct（Reasoning and Acting）范式正是为了解决这个问题而诞生的。它让AI能够交替进行推理和行动，通过"思考-行动-观察-调整"的循环，实现更智能的决策过程。本文将解析ReAct范式的原理，分析LangGraph中的实现机制，并通过真实项目案例展示如何在实际应用中发挥ReAct的价值。
随着 AI 技术的迅猛发展，企业正面临前所未有的智能化升级机遇。经过近两年的技术验证，当前模型能力不再是壁垒，以 Agentic AI 为代表的新一代 AI 应用兴起，场景穿透力成为新的竞争维度。 无论是行业巨头还是初创企业，如今都在深耕三件事：能否吃透垂直领域的具体场景、技术逻辑是否足够可靠、能否顺畅适配终端需求。说到底，是要在某一个真实场景里，找到 “效率 - 性能 - 安全” 这三者的平衡点。 那么，企业如何在这场 AI 落地的实战中找准方向、避开陷阱、真正释放 AI 的价值？ 面对纷繁复杂的模型选择、场景适配和实际部署挑战，企业管理者与技术决策者需要深入了解新一代 AI 应用在企业中扮演的关键角色、剖析最具潜力的落地场景、关注成功落地不可或缺的核心要素、考量不同应用形态的落地路径，这些正是企业在智能化深水区航行时，必须直面并找到答案的关键命题。
