LLM智能体（Agent）评测的核心维度，包括工具调用（正确性与效率）、自主工作流（任务完成度）和推理能力

 AI系统架构设计是构建高性能、高可用人工智能应用的蓝图，它涵盖了从底层数据管道、模型训练与推理服务，到上层应用集成与全生命周期运维（LLM Ops）的完整技术链路。

 基于业务调研构建领域本体，如何打通从知识建模到 LLM 驱动的可验证 AI 应用落地闭环

 利用 Windows GPU 机器通过 WSL2 运行 Linux CUDA 环境，实现原生级 GPU 计算性能与 Linux 开发工具链的无缝融合。

 Langfuse 为 AI Agent 提供全链路可观测性，实现智能体监测与运维的闭环管理。

 2026年7月，MBSE模型中心 频道（Modeler.org.cn）发布了如下资料：

 FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师），这个角色不是传统的算法工程师，也不是纯粹的 Agent 开发者，而是站在 AI 能力与企业业务之间的那个人——理解业务、改造流程、接入系统、确保上线。

 从入门技巧到架构测评，再到逆向推测底层实现

 Skills，翻译过来就是技能，用于为 AI 智能体添加专业技能和知识。就像人一样，你会做饭、会开车、会写PPT——这些都是你的技能。

 Hermes 运行在你自己的服务器或本地机器上，跨会话持续记忆，并在每次完成任务后主动学习、提炼可复用的技能——越用越聪明。

 学习Palantir本体论

 针对《建模语言规范 UML2.5.1》, 结合案例进行了解读。

 统一架构框架（UAF）是一项全面的建模标准，它为企业和系统架构开发提供了一种系统的方法，提供了标准化的视角和建模结构，使组织能够有效地捕获、分析和传达复杂的架构信息。

 学习如何使用ArchiMate建模

 GitLab CICD工具的安装和CICD流程的实现

 网络管理（Nm + Partial Networking）与RTE多核通信实战

 2026年6月，MBSE模型中心 频道（Modeler.org.cn）发布了如下资料：

 AI 编程工具的大规模普及，正在深刻改变软件开发的工作方式。在 Cursor 、 Claude Code 、 GitHub Copilot 等工具的加持下，开发者可以用自然语言描述需求， AI 即可自动生成大量代码。这一变化令人兴奋，但也带来了新的困惑：代码越来越容易生成，但高质量、可维护的软件却越来越难以把控。在这个背景下，一种新的软件开发方法论逐渐兴起—— 规范驱动开发（Spec-Driven Development，SDD） 。

 在 AI 辅助编程领域， Claude Code 是目前公认的最强大、最智能的 Agent 工具之一。与传统的代码补全工具不同， Claude Code 是一个真正意义上的编程智能体——它不仅能理解你的代码库，还能主动规划、执行多步骤任务，包括读取文件、运行命令、修改代码、创建 Pull Request 等完整的开发工作流。

Harness Engineering如何工程化落地？