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Agent的风控

以前我们的风控都是围绕设备、用户来建立，随着AI的发展，我们的风控得围绕Agent来建立，因为很多操作是Agent发起了，我们需要校验Agent的权限，Agent有没有被控制等等。 Layer 1: 实时拦截层 (毫秒级) 硬规则、零容忍、同步拦截 • Prompt 注入检测 • 参数校验 • 权限

Administrator 发布于 2026-05-16
AI大模型

金融可信 Agent

什么是金融可信 Agent 在 AI 能力与金融要求之间建立信任桥梁 核心定义 金融可信 Agent 是在金融场景中，通过架构内建信任机制、决策过程可验证、行为边界可约束、全链路可审计的 AI 智能体，能够在保持自主性的同时满足金融行业对安全性、合规性、可靠性的零容忍要求。 用一句话理解： 普通 A

Administrator 发布于 2026-05-16
AI大模型

大模型的temperature和top_p

大语言模型，从用户侧感知就是用户对大模型说一段话或者文本，大模型可以给一段有效的反馈，这段反馈是符合和一个人交流的结果，如下图所示就是大模型文本生成的过程。 文本分词 计算机是无法理解复杂的文字的，我们需要把用户的输入转换成数字，这个过程就叫做分词，也就是Tokenization，Token是分词器

Administrator 发布于 2026-03-21
AI大模型

大模型多轮会话的模拟

如何让用户感知到在多轮对话模型中，大模型越来越聪敏呢？就是把用户每次的问题，模型每次的回答都记录下来，每次请求模型的时候都把原来的问题和模型的返回继续给模型，让模型再回答用户最新的问题，具体示例如下： from openai import OpenAI client = OpenAI( api_k

Administrator 发布于 2026-03-21
AI大模型

大模型的流式输出

目前对客的AI产品基本上都是流式输出的，下面是一个使用python流式输出的样例 from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key = "xxxxxxx", base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/

Administrator 发布于 2026-03-21
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关于python的yield用法

最近看一些python的代码，经常会出现yield，该关键字可以创建生成器，它的核心作用是让函数能够暂停执行并且返回一个值，然后在下次调用的时候从暂停的地方继续执行。也就是说函数执行到yield的地方，会暂时挂起，等待下次唤醒后继续执行。我们看个栗子 # 普通函数，一次性返回所有结果 def nor

Administrator 发布于 2026-03-21