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。
本文探讨了日志管理中的常见反模式及其潜在问题,强调科学的日志管理策略对系统可观测性的重要性。文中分析了6种反模式:copy truncate轮转导致的日志丢失或重复、NAS/OSS存储引发的采集不一致、多进程写入造成的日志混乱、创建文件空洞释放空间的风险、频繁覆盖写带来的数据完整性问题,以及使用vim编辑日志文件导致的重复采集。针对这些问题,文章提供了最佳实践建议,如使用create模式轮转日志、本地磁盘存储、单线程追加写入等方法,以降低日志采集风险,提升系统可靠性。最后总结指出,遵循这些实践可显著提高故障排查效率和系统性能。
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能:RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成的能力,本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。