本文记录了一次从灵光一现到快速落地的 AI + 地图服务实践，通过结合 Cursor 与高德 MCP 地图服务平台，作者仅用几个小时就实现了一个可交互、可筛选、可推荐的杭州美食地图应用。
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。
大模型推动客服智能化演进，从规则引擎到RAG，再到AI原生智能体。通过构建“评估-诊断-优化”闭环的运营Agent，实现对话效果自动化评测与持续优化，显著提升服务质量和效率。
通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
在 AI 时代，若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘，或者仅凭技术贡献率来评判价值，执着于业务提效的比例而忽略产研价值，你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。
在大模型推理迈向“智能体时代”的今天，KVCache 已从性能优化手段升级为系统级基础设施，“显存内缓存”模式在长上下文、多轮交互等场景下难以为继，而“以存代算”的多级 KVCache 架构虽突破了容量瓶颈，却引入了一个由模型结构、硬件平台、推理引擎与缓存策略等因素交织而成的高维配置空间。如何在满足 SLO（如延迟、吞吐等服务等级目标）的前提下，找到“时延–吞吐–成本”的最优平衡点，成为规模化部署的核心挑战。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
