HiAgent作為企業級AI應用開發平台，以“高低代碼混合開發”為核心特色，通過模塊化拆解與可視化編排，實現智能體從原型到落地的高效構建。其搭建路徑需圍繞“需求建模-模塊組裝-測試優化-部署迭代”四大階段展開，充分發揮平台在任務規劃、工具集成與閉環優化方面的優勢，以下為具體實施路徑。 需求拆解與架構設計是搭建基礎，核心是明確模塊邊界與協作邏輯。首先需通過5W1H框架界定智能體定位，例如“校園智能問
基於OpenWebUI+Ollama+DeepSeek的原生開發技術路線，能高效構建本地化大模型智能體，其前端Svelte與後端Python的技術選型形成了輕量且高效的開發閉環，核心技術棧圍繞交互層、模型管理層與推理層深度協同展開。 前端以Svelte為核心構建交互界面，依託其編譯時優化特性實現輕量化渲染。OpenWebUI作為前端載體，採用Svelte的writable store實現集中式狀
智能體開發的技術選型直接決定項目的落地效率、擴展能力與運維成本，不同技術棧的架構設計、服務模式與適配場景存在顯著差異。火山引擎作為字節跳動旗下的企業級雲與AI服務平台，與OpenWebUI這款開源自託管WebUI工具，分別代表了“全棧託管”與“輕量化自運維”兩大技術路線，其核心差異體現在服務形態、能力邊界與適配場景三個維度。 服務形態的差異是二者最核心的分野。火山引擎以企業級全棧託管服務為核心定位
在百度電子地圖開發中，截圖功能是可視化成果留存的核心需求之一，尤其當場景涉及標記點（Marker）、多邊形覆蓋物等自定義元素時，需兼顧底圖完整性、元素精準性與顯示效果。本文結合實際開發痛點，梳理截圖方案的迭代過程與最優實踐。 最初採用主流的html2canvas方案時，底圖與Marker的截取相對順利，但多邊形覆蓋物始終存在兩大症結：一是百度地圖瓦片資源的跨域限制，即便配置useCORS參數
