融资3000万美元,服务2000+团队!听Dify专家拆解如何把AI从Demo变生产力

融资3000万美元,服务2000+团队!听Dify专家拆解如何把AI从Demo变生产力

整理 | 梦依丹     

出品 | ZEEKLOG(ID:ZEEKLOGnews)

近日,开源 AI 应用开发平台 Dify 宣布完成 3000 万美元 Pre-A 轮融资,由红杉领投,GL Ventures、Alt-Alpha Capital、五源资本、瑞穗力合投资和 NYX Ventures 跟投,目前公司估值已达 1.8 亿美元。

这家从“原型工具”杀出来的黑马,如今已服务全球超 140 万台设备、2000+ 团队和 280 家企业(包括马士基、安克创新等),正朝着“全球 AI 应用工作流标准定义者”狂奔。

那么,Dify 是如何用“可视化工作流”帮企业把 AI 从 Demo 落地的呢?

答案或许很简单:放弃单纯的 Prompt 幻想,用严谨的系统工程去驾驭大模型。

为此,在 4 月 17-18 日于上海举办的 2026 奇点智能技术大会上,我们特别邀请到了 Dify 技术专家陈叶帆来到现场,分享来自一线的实战经验。

陈叶帆长期扎根于 AI 应用与工作流产品的设计与落地,曾多次主导 Dify 的核心能力演进与大版本升级。在此之前,他还曾在知名开源 Agent 框架 MetaGPT 中积累了深厚的产品研发经验。这种穿透底层框架与上层应用的复合视角,让他对“AI 到底怎么在企业里用起来”有着极其务实的判断。

在本次大会上,他将带来《从 Dify 1.14 RC 到企业 AI 自动化:工作流与沙盒 OS Agent 的落地实践》 的主题分享

陈叶帆将结合开发者高度关注的 Dify 1.14 RC 最新版本,重点拆解企业该如何构建一套“可执行、可治理、可复用”的 AI 工作流体系。

在现场,你将收获:

  • 新特性的工程原理解析: 深度复盘 Dify 新版本中的 Agent Runtime、Skill、Sandbox 等关键能力是如何设计与运转的;
  • 复杂场景的“破壁”指南: 结合企业内部真实的痛点场景,掰开揉碎地讲解工作流如何与基于沙盒的 OS Agent 打配合,去完成繁杂的文件处理、系统操作与上下文拼装;
  • 全生命周期的方法论:听众将完整看到一套涵盖“场景识别 -> 流程设计 -> 上线治理”的闭环实践路径。

简言之:陈叶帆将带大家理清,如何把 AI 从一个看着挺酷的 Demo,变成真正能给企业创造业务价值的生产力工具。

而“从 Demo 走向工程落地”,正是 2026 奇点智能技术大会的核心命题。

面对这场十倍速的技术变革,“会写提示词”早已不是护城河,懂得构建可靠的智能体系统,才是未来 Agent 工程师的核心壁垒。

届时,除了 Dify 带来的应用层实战,我们还汇聚了来自阿里、腾讯、美团、京东、快手、微软等企业的 50+ 位技术专家。他们将从底层的多模态感知、算力基建,一路讲到上层的商业决策与研发效能,为你拼齐 2026 年最硬核的 AI 技术全景图。

4 月 17-18 日,上海。

告别“抽卡式”的 AI 盲盒,来现场,和最懂工程落地的人,聊聊真实的 Agent 架构。

👉 席位有限,立即访问大会官网,抢占通往未来的入场券!

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官方网站:www.ml-summit.org

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大数据视角下的时序数据库选型:Apache IoTDB 核心竞争力拆解

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前言 随着5G、物联网与工业互联网的深度融合,时序数据正以爆炸式速度增长——工业传感器的高频采集、智能电网的实时监测、车联网的动态反馈,每天都在产生PB级时序数据。据统计,2025年国内企业时序数据产生量同比增长超60%,这类数据具备的“三高两低”特性(高吞吐、高并发、高时序性、低价值密度、低查询复杂度),对数据库系统提出了严苛挑战。选择一款适配业务场景的时序数据库,直接决定了企业数据存储效率、分析成本与业务响应速度。本文将从大数据视角出发,拆解时序数据库选型的核心逻辑,通过对比国内外主流产品,深度解析Apache IoTDB的技术优势,为企业提供可落地的选型参考。 一、大数据场景下,时序数据库选型的6大核心维度 时序数据库的选型绝非“唯性能论”,在大数据视角下,需综合考量以下6个核心维度,才能匹配企业长期发展需求: 1. 海量数据写入性能 大数据场景下,每秒十万级甚至百万级的写入是常态,工业物联网中单集群每秒需处理千万条设备数据。数据库的写入吞吐量、端到端延迟直接决定业务能否实时采集数据,高基数场景下的性能稳定性尤为关键——若设备数量突破百万级后写入性能断崖式下跌,将直接

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Apache IoTDB(14):IoTDB结果集排序与查询对齐模式——ORDER BY与ALIGN BY DEVICE使用

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引言:时序数据处理的双核心武器 Apache IoTDB作为专为时间序列数据设计的开源数据库,凭借其高性能的写入与查询能力,已成为处理海量传感器数据的首选方案。IoTDB其分布式架构支持千万级时间序列的摄取和查询,性能指标领先。然而,要充分发挥IoTDB的潜力,必须掌握其核心的查询优化技术结果集排序(ORDER BY子句)和查询对齐模式(ALIGN BY DEVICE子句)。 Apache IoTDB 时序数据库【系列篇章】: No.文章地址(点击进入)1Apache IoTDB(1):时序数据库介绍与单机版安装部署指南2Apache IoTDB(2):时序数据库 IoTDB 集群安装部署的技术优势与适用场景分析3Apache IoTDB(3):时序数据库 IoTDB Docker部署从单机到集群的全场景部署与实践指南4Apache IoTDB(4):深度解析时序数据库 IoTDB 在Kubernetes 集群中的部署与实践指南5Apache IoTDB(5):深度解析时序数据库 IoTDB 中 AINode

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KWDB 3.1.0 进阶实战:千万级时序写入、可视化监控与运维秘籍

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