类目筛选
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
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。
MCP 的 AI 好搭档
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。
AI 网关基于 IP 地理位置，增强 Prompt 修饰能力
本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。
AI经营｜多Agent择优生成商品标题
商品标题中关键词的好坏是商品能否被主搜检索到的关键因素，使用大模型自动优化标题成为【AI经营】中的核心能力之一，本文讲述大模型如何帮助商家优化商品素材，提升商品竞争力。
Function AI 工作流发布：以 AI 重塑企业流程自动化
本文介绍了基于函数计算 FC 打造的全新 Function AI 工作流服务，该服务结合 AI 技术与流程自动化，实现从传统流程自动化到智能流程自动化的跨越。文章通过内容营销素材生成、内容安全审核和泛企业 VOC 挖掘三个具体场景，展示了 Function AI 工作流的设计、配置及调试过程，并对比了其与传统流程的优势。Function AI 工作流具备可视化、智能性和可扩展性，成为企业智能化转型的重要基础设施，助力企业提升效率、降低成本并增强敏捷响应能力。
FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
适应多样化需求：WASM 插件在全链路灰度发布中的应用
MSE（微服务引擎）在微服务全链路灰度场景下提供了一套成熟的功能，支持内容规则和百分比规则的灰度路由策略。
日志服务 HarmonyOS NEXT 日志采集最佳实践
鸿蒙操作系统（HarmonyOS）上的日志服务（SLS）SDK 提供了针对 IoT、移动端到服务端的全场景日志采集、处理和分析能力，旨在满足万物互联时代下应用的多元化设备接入、高效协同和安全可靠运行的需求。
SLS：使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践
本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
