技术分享Decisions API 进入 Foundry:把「下一步怎么走」交给专用模型微软在 Foundry 中提供了 Azure OpenAI Decisions API,用概率、选择题和量表打分三类输出,替代对生成文本的解析。它适合路由、分级和输出评估这类高频小决策。 Azure LLM Agent 开发
技术分享MAI-Image-2.6 系列在 Foundry 正式可用:精度与速度的分工微软宣布 MAI-Image-2.6 与 2.6-Flash 在 Foundry 正式可用,前者偏重精细编辑,后者面向快速迭代。本文梳理其能力分工、适用场景与仍需验证之处。 Azure 工具 开发
技术分享一天四条消息:模型竞速、云业务增长与安全能力的外溢Google 的新模型与财报、Anthropic 的漏洞研究、微软开放 Agent 运行框架,以及对 Anthropic 招股书的批评,都围绕 AI 能力与商业化展开。本文区分来源事实与个人分析,并标出尚未核实的部分。 LLM Agent 开发
技术分享多智能体系统跨区域上线:先证明“上线的就是测过的”Microsoft Foundry 博客的第二部分围绕托管智能体的发布与运维,提出七项实践。这篇分析梳理其中的主线,并讨论它们对开发团队的影响。 Azure Agent 开发 笔记
技术分享给生产级智能体做记忆:写入、读取、复核与遗忘要分开治理Microsoft Foundry 博客的这篇文章主张,智能体记忆应拆成四条由应用策略层把关的独立路径,而不是一个更大的向量库。本文梳理其要点,并从开发者角度做了分析。 Azure Agent 开发 LLM
技术分享RAG 不只是检索:把文档生命周期当作数据工程来做Microsoft Foundry 博客的这篇文章指出,生产环境 RAG 的难点在于文档新增、更新、删除后索引仍能保持正确。本文梳理其架构思路,并分析对开发者的启示。 Azure LLM Agent 开发
技术分享销售“下一步行动”:规则、决策模型与生成式模型的分工微软 Foundry 博客用一个销售工作台演示,同一问题在规则、Microsoft-Decision-1 与 GPT-4o 之间如何分工。我的结论是:先界定决策类型,再选择最简单够用的机制。 Azure LLM Agent 开发