当代码复杂度爆炸，如何让代码安全审计回归高效与理性？本文以悟空 Agent 获得NVIDIA官方致谢为起点，介绍多智能体架构如何闭环，以及在实战中面临的真实挑战——上下文断流、调度失衡。这是一场务实的探索：让 AI 成为安全团队的第二双眼，让安全真正融入业务生产线。
在企业安全建设中，SIEM/SOC 的告警运营始终是不可或缺的核心环节。随着安全需求的不断提升，告警自动化运营经历了多个迭代阶段：人工查证阶段：运营人员需要在各类平台之间频繁切换，手动收集与比对信息；脚本驱动阶段：通过编写简单脚本实现部分告警处理的自动化，但灵活性有限；SOAR 阶段：引入编排化的剧本设计，能够串联多种安全工具与流程，实现更高程度的自动化。虽然自动化能力在不断增强，但实际运营中仍需安全人员持续参与，对剧本进行调试和优化，以确保其适应复杂多变的威胁场景。
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。
AI时代下，规则引擎的需求反而更旺盛。QLExpress4 通过全面重构，在性能、可观测性和AI友好性上大幅提升。
自 ChatGPT 问世以来，业内对于如何将LLM落地应用进行了各种探索。本文主要总结了LLM在应用落地中的探索演进流程。通过本文，你可以了解到LLM是如何从提示词阶段，演进到chain编排阶段，再演进到最新的Multi-Agent阶段的。还可以了解到各个阶段的优缺点是什么。
