一文了解智能体协作的2大核心技术：MCP与A2A
本文由产品专家三桥君介绍了AI智能体协作中的两项关键技术——MCP（模型上下文协议）和A2A（智能体协作协议）。MCP作为智能体的"操作工具箱"，支持安全调用外部工具和资源；A2A则提供智能体间的"语言与组织能力"，实现异构智能体的发现与协同。三桥君通过应用场景分析，展示了这两项技术在跨云协作、汽车维修服务链等领域的实践价值，并指出它们将推动智能体技术向更高效的协作方向发展。
这个开源的「AI + 低代码」开发平台绝了，Gitee上斩获 9.2K Star!
VTJ.PRO 是一款 AI 驱动的低代码开发平台，深度融合 Vue3 技术栈，支持可视化设计与源码级编辑双向自由切换。通过 AI 智能生成、代码修复、跨端输出等能力，大幅提升前端开发效率，实现设计即代码、代码即设计的高效工作流，适用于原型开发、项目重构等多种场景。平台完全开源，提供在线沙盒与本地部署，助力开发者兼顾开发速度与代码自由度。
10分钟微调，让0.6B模型媲美235B模型！免费体验进行中
本方案介绍如何通过模型蒸馏技术，利用大参数模型生成数据并微调小参数模型（如 Qwen3-0.6B），使其在特定任务（如从一句话中提取结构化信息）中达到接近大模型的效果。通过 GPU 云服务器进行高效微调，结合魔搭社区的 ms-swift 框架，用户可快速完成模型训练与部署，显著提升推理速度并降低成本。方案包含详细步骤：数据准备、模型微调、效果验证及部署建议，并提供免费试用资源，助力开发者快速上手实践。
1688商品详情API实时数据解析的示例
1688商品详情API可实时获取商品标题、价格、规格、库存等核心数据。通过商品ID调用接口，支持解析基础信息、SKU规格、卖家与物流详情。提供Python调用示例与完整数据解析逻辑，适用于采购比价、供应商监控等场景，确保数据精准获取与处理。
Spring Boot 如何接收并处理不确定类型的请求参数？
在 Spring Boot 中，当需要处理结构不确定的 JSON 数据时，可以使用 `Map` 类型灵活接收键值对数据。对于更复杂的场景，可通过 Jackson 注解支持多态类型、自定义反序列化器，或在接收后动态解析 JSON 数据，提升处理灵活性和扩展性。
痛点：数据量太大怎么办？用API分页查询+增量解决
在处理大数据量API同步时，采用分页查询与增量更新策略可有效避免性能瓶颈与服务限流，提升同步效率与稳定性。本文详解四种分页方式（页码、游标、时间戳、ID分页）与三种增量机制（时间戳、版本号、日志订阅），并提供组合策略与优化技巧，助你高效完成数据同步。
搞大数据集成，这些基本原理你得先清楚！
企业在进行大数据集成时，常因忽视基础认知导致数据混乱。本文强调，集成不仅是技术搬运，更是统一数据语义、建立企业级“数据本体论”的过程。通过明确核心数据对象、唯一标识及关系定义，辅以数据质量评估、变更捕获、映射转换等技术策略，帮助企业打破数据孤岛，实现真正有价值的数据整合。
AI操作网页：browser-use和AI大模型互动解析
browser-use 是一个开源的 AI 驱动浏览器自动化框架，能够高效实现在线任务自动化，支持 AI 大模型操作网页，具备强大的社区影响力（GitHub 星数超 63.4k）。它通过精巧的 prompt 设计和多类型消息组合，实现与大模型的高效交互，可完成登录、数据提取、文档生成等复杂任务。其核心技巧包括结构化输入输出、任务拆解、历史记忆管理及多模态支持，为 AI 代理应用提供实践范例与技术启发。
