智能体协作革命：基于LangGraph实现复杂任务自动分工
本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性，剖析单智能体局限，并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战，展示如何打造高效、可控的AI协作系统，助力迈向组织级AI。建议收藏，深入学习。
报表没完没了做不完，可能并不是程序员的问题
报表开发难、成本高、维护难，根源不在程序员，而在于工具与方法落后。传统“硬编码”应对多变需求力不从心，导致效率低下、技术债累积、架构耦合。润乾报表内置SPL引擎，专为复杂多变的取数场景设计，语法直观、调试便捷、架构解耦，让普通开发者也能高效应对频繁变更，降低对高手依赖，提升交付能力与客户满意度，是企业实现报表开发可持续运营的正确选择。
AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建
FastGPT 与 MCP 协议结合，打造工具增强型智能体新范式。MCP 如同 AI 领域的“USB-C 接口”，实现数据与工具的标准化接入。FastGPT 可调用 MCP 工具集，动态执行复杂任务，亦可作为 MCP 服务器共享能力。二者融合推动 AI 应用向协作式、高复用、易集成的下一代智能体演进。
图文解析带你精通时序PromQL语法
[阿里云SLS可观测团队发布] 本文通过图文解析深入讲解PromQL的计算原理，涵盖其与SQL的差异、时间线模型、选点机制、聚合函数、窗口函数及常见非预期场景，帮助用户掌握PromQL的核心语法与执行逻辑。
SQL语言小结
针对数据库、表单和数据行的增删改，没有涉及到sql真正的用途也就是查询，sql提供的查询语句的关键字占 sql 语言的一半之多，查询语句还是得单拿出来讲，不然太多了。
因为没有涉及到查询，所以sql的新增和修改都是很笼统的做法，drop、alter drop、delete这些很容易，逻辑性也不强，再次说明sql的真正精髓在于查询，不然为啥叫做结构化查询语言
（SQL）SQL语言中的查询语句整理
查询语句在sql中占了挺大一部分篇幅，因为在数据库中使用查询语句的次数远多于更新与删除命令。而查询语句比起其他语句要更加的复杂，可因为sql是数据库不可或缺的一部分，所以即使不懂，也必须得弄懂，以上。
Mybatis基础使用知识（注解）
mybatis 通过 xml 或注解的方式将要执行的各种 statement 配置起来，并通过java对象和statement中sql的动态参数进行映射生成最终执行的sql语句。
最后 mybatis 框架执行sql 并将结果映射为java对象并返回。采用ORM（对象关系映射）思想解决了实体和数据库映射问题，对jdbc进行了封装，屏蔽了jdbc api 底层访问细节，使我们不用与jdbc api 打交道，就可以完成对数据库的持久化操作。
常见面试题15
Spring Boot配置优先级：命令行参数 > 系统属性 > application.properties > .yml > .yaml；自动配置基于@Import与条件注解，SpringBoot3使用xxx.imports替代spring.factories。自定义starter需分离starter与autoconfigure模块。MyBatis支持XML或注解映射结果集，参数传递可用@Param或直接传对象/Map。