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HashMap的实现原理，看这篇就够了
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MCP Server 实践之旅第 1 站：MCP 协议解析与云上适配
本文深入解析了Model Context Protocol（MCP）协议，探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”，通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式（STDIO与SSE），并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy，实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时，函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时，因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后，展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用，强调函数计算助力MCP大规模落地，加速行业创新。
AI Agent 运行时相比传统应用有什么不同：百家企业 AI 实践观察（二）
本文深入探讨了AI Agent运行时的核心挑战及解决方案，分析了AI Agent从理论走向实践过程中所面临的动态推理、资源成本与安全风险等问题，并详细介绍了阿里云函数计算FC如何作为AI Agent运行时及沙箱环境（Sandbox），有效应对脉冲式计算需求、突发性负载、数据隔离与会话亲和性等挑战。同时，文章结合典型场景，展示了函数计算FC在编码式与流程式AI Agent构建中的优势，涵盖Chat AI Agent、营销素材组装、仿真训练等应用，为AI Agent的高效、安全运行提供了完整的技术路径。