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本文介绍了通过任务调度系统SchedulerX管理LangChain脚本的方法。LangChain是开源的大模型开发框架，支持快速构建AI应用，而SchedulerX可托管AI任务，提供脚本版本管理、定时调度、资源优化等功能。文章重点讲解了脚本管理和调度、Prompt管理、资源利用率提升、限流控制、失败重试、依赖编排及企业级可观测性等内容。同时展望了AI任务调度的未来需求，如模型Failover、Tokens限流等，并提供了相关参考链接。
深圳农商银行完成第三代核心系统全面上云，日均交易超3000万笔，峰值处理效率提升2倍以上。扎根深圳70余年，与阿里云共建“两地三中心”分布式云平台，实现高可用体系及全栈护航。此次云原生转型为行业提供可复制样本，未来将深化云计算与AI合作，推动普惠金融服务升级。
团队做 AI 助理，而我之前除了使用一些 AI 类产品，并没有大模型相关的积累。故先补齐一些基本概念，避免和团队同学沟通起来一头雾水。这篇文章是学习李宏毅老师《生成式 AI 导论》的学习笔记。
本文从RAG 2.0 面临的主要挑战和部分关键技术来展开叙事，还包括了RAG的技术升级和关键技术等。
Nacos 3.0 正式发布，作为云原生时代的基础设施级产品，不仅提升了技术能力，还以更高效、安全的方式帮助用户构建云原生AI应用架构。此次升级包括MCP Registry，围绕MCP服务管理，支持多种类型注册（如MCP Server、编排、动态调试和管理），并提供Nacos-MCP-Router实现MCP动态发现与自动安装代理。安全性方面，默认开启鉴权，并支持动态数据源密钥等零信任方案。此外，Nacos 3.0 还强化了多语言生态，覆盖主流开发语言（Python、GoLang、Rust等），并与K8S生态打通，面向全场景提供统一管理平台。
MCP服务器通过提供资源、工具、提示模板三大能力，推动AI实现多轮交互与实体操作。当前生态包含Manus、OpenManus等项目，阿里等企业积极合作，Cursor等工具已集成MCP市场。本文以贪吃蛇游戏为例，演示MCP Server实现流程：客户端连接服务端获取能力集，AI调用工具（如start_game、get_state）控制游戏，通过多轮交互实现动态操作，展示MCP在本地实践中的核心机制与挑战。
本文将分享如何使用不到 100 行的 Python 代码，实现一个具备通用智能潜力的简易 LLM Agent。你将看到整个实现过程——从核心原理、提示（Prompt）调优、工具接口设计到主循环交互，并获得完整复现代码的详细讲解。
文章结合了理论分析与实践案例，旨在帮助读者系统地认识AI Agent的核心要素、设计模式以及未来发展方向。
本文详细描述 agents.json ，涵盖了其背景、工作原理、与 OpenAPI 的关系等内容。
文章通过一个模拟侦探游戏的例子展示了AI如何通过“自我升级”和动态执行代码的能力来解决复杂问题。
作者通过深入分析、理解、归纳，最后解答了“为什么一定要做Agent”这个问题。
文章探讨了AI Agent的发展趋势，并通过一个实际案例展示了如何基于MCP（Model Context Protocol）开发一个支持私有知识库的问答系统。
本文探讨了技术挑战和解决方案，还提供了具体的实施步骤，旨在帮助企业顺利实现从传统应用到智能应用的过渡。
本文主要介绍Google于2025年4月9日发布的Agent2Agent Protocol（简称“A2A”），这是一个旨在促进不同类型智能体（Agent）之间高效沟通与协作的开放协议。
这篇文章详细介绍了进程热点追踪的概念、业务痛点、解决方案以及实际案例分析，旨在帮助开发者和运维人员快速定位和解决系统性能瓶颈问题。
本文通过100行代码看到MCP的核心原理并不复杂，但它的设计巧妙深入理解使我们能够超越简单的SDK使用，创建更强大、更灵活的AI应用集成方案。
本文是作者基于自己的学习经历重新组织的一篇更易于初心者理解的关于DeepSeek的文章，也可以说是作者阶段性的学习笔记。
本文介绍了MCP（模型上下文协议）及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出，通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离，解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程，并分析了其面临的挑战，如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案，提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后，文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程，帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
本文分享如何基于利用MCP协议，配置MCP Server，以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent，实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识，帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
随着技术的深入应用，如何高效利用大模型技术优化用户体验，同时应对其带来的诸多挑战？本文将从RAG的发展趋势、技术挑战、核心举措以及未来展望四个维度总结我们应对挑战的新的思路和方法。
Ray是一个开源分布式计算框架，专为支持可扩展的人工智能（AI）和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算，使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景，并构建了丰富而成熟的技术生态。
本文探讨了MCP（Model Context Protocol）的发展及其云上托管的趋势。尽管MCP协议在2024年发布时未引起广泛关注，但随着Cursor和Manus等平台的集成，以及OpenAI对其Agent SDK的支持，MCP逐渐成为行业标准。然而，本地部署的MCP Server存在效率低、扩展复杂等问题，难以满足企业级需求。函数计算（FC）作为Serverless算力的代表，提供一键托管开源MCP Server的能力，具备成本效益、弹性扩展、简化运维等优势，解决了传统托管的核心痛点。文章还提供了多个开源MCP Server的一键部署链接，助力开发者快速上手。
本文围绕某线上客户部署DeepSeek-R1满血版模型时进行多次压测后，发现显存占用一直上升，从未下降的现象，记录了排查过程。
本文概述几种经典提示词工程方法，总结关键信息，分析其优势和局限，并分享笔者的一点思考。
本文是作者给兄弟团队做的大模型入门分享，介绍了基本大模型模式，分享出来希望帮助更多的同学参与到LLM应用建设。
本文主要讲述通过 Nacos+Higress 的方案实现0代码改造将 Agent 连接到存量应用，能够显著降低存量应用的改造成本。
本文是《5步教你创建大模型自定义插件》的下篇，主要就已有的自定义插件中的生图能力为例，演示如何生成一个图文并茂的文章。
本文分享如何使用 DeepSeek-V3-0324 和 Claude 3.5 或 3.7 绘制出高质量的图片，可以作为文章配图也可以为 PPT 配图，效率成倍增长。文章还介绍了原型图绘制、图片重绘修改和彩色报纸风的进阶案例。希望本文提供的技巧对大家有帮助，大家也可以修改提示词定制自己喜欢的风格。
本文介绍如何基于 DeepSeek 模型创建 RAG 应用，帮助大家更好地管理和利用知识，提高效率和创新能力。
本文探讨了AI在编程领域的快速发展及其对程序员职业的影响。随着AI技术的不断进步，特别是Codebase Indexing和MCP（Model Context Protocol）等技术的应用，AI已能够更好地理解企业内部知识并生成符合项目规范的代码。文章指出，未来六个月AI代码生成将形成“规范驱动→知识沉淀→协议贯通→智能执行”的闭环架构，大幅提升开发效率。同时， Anthropic CEO Dario Amodei预测，初级程序员可能在18个月内被AI取代，强调了职业规划更新的重要性。文章还对比了Function Call与MCP的技术路线，并提供了相关参考链接。
MCP Server 的实施存在着诸多挑战，特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面，Higress 作为 AI 原生的 API 网关，提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案，实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场，将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
Manus作为一款引发热议的AI智能体产品吸引了大量的关注。OpenManus作为一个开源项目，尝试复现了Manus的部分功能，可以作为一种“平替”来体验类似的技术。
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
本文从一个需求出发，全程记录如何进行全栈开发。
在AI技术飞速发展的今天，程序员如何借助AI突破职业瓶颈？阿里云推出的通义灵码插件提供了答案。这款智能编码助手已全面升级，支持qwen 2.5、qwen 2.5-max及qwq-plus模型，在代码生成与算法解题能力上表现卓越。它能为开发者提供详细的解题思路和完整的代码细节，让每个IDE窗口成为大厂笔试的通关秘籍。无论是暑期实习还是春招，通义灵码都能帮助解决项目问题，提升笔试能力，助力获取大厂offer。
文章探讨了如何利用多模态大模型和工程优化手段提升物流理赔业务效率。核心方案包括：通过多模态RAG技术实现图片查重，结合异步调用方法优化货损识别功能。
通义千问Qwen2.5-Omni-7B正式开源，作为首个端到端全模态大模型，支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式，实时生成文本与自然语音合成输出。它在多模态融合任务测评中刷新纪录，性能远超同类模型。Qwen2.5-Omni采用Thinker-Talker双核架构，实现语义理解与语音生成高效协同，以小尺寸7B参数让全模态大模型广泛应用成为可能，现已在魔搭社区和Hugging Face同步开源。
作者分享了跟 AI 协作的一些经验，使用中如何对 AI 输入和反馈，经过磨合后，工作效率会大大提升。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
本文详细介绍了DeepSeek及其应用场景，涵盖了大模型的发展历程、基本原理和分类（通用与推理模型）。文章分析了DeepSeek的具体特性、性能优势、低成本训练与调用特点，以及其技术路线（如MoE、MLA架构），并与竞品进行了对比。此外，还探讨了DeepSeek在金融风控等领域的应用前景。
本文详细介绍了如何利用AI工具，特别是那些具有深度联网搜索能力的大模型，来提高信息检索的效率和准确性。
本文作者详细分析了当前大模型在联网搜索功能中存在的几个主要问题，并提供了具体的案例和解决方案。
本文介绍了在 Java Spring Boot 开发中如何使用 JSR 303 和 Hibernate Validator 进行参数校验，以避免冗余的if-else判断。文章涵盖了基本注解的使用、全局异常处理、分组校验、嵌套对象校验、快速失败配置以及自定义校验规则等实用技巧。
本文主要围绕AI技术的进步，特别是Anthropic的Claude 3.7 Sonnet模型在逻辑推理、代码生成和复杂任务执行方面的能力提升及其应用场景。
本篇文章将介绍如何搭建一套基于 XXL-JOB + Deepseek 的定时数据分析系统，帮你做一个智能的金融理财助手。
作者参考网络相关信息并加上个人理解，对Manus的技术实现原理进行深入分析，并做了一个简单版本的复刻，欢迎大家在评论区互相交流探讨~
本文详细介绍了在云原生和容器化部署环境中，内存管理和性能优化所面临的挑战及相应的解决方案。
当模型越来越懂人话，我们还需要学习提示语（Prompt）吗？本文总结了23招向AI提问的好方式。
本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案，并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案，帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
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2025-11-27
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