本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。
本文提供在阿里云云服务器ECS上基于CentOS 7.9 64位操作系统搭建高可用的小程序服务端的指引。同时指导您在本地开发一个简单的微信/支付宝小程序——ECS小助手，通过远程调用部署在ECS上的服务端，实现在小程序中输入框输入ECS实例ID查询实例详细信息的功能。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
Nydus+Dragonfly 组合减少容器启动过程中镜像的拉取时间，提升集群间的镜像分发效率。
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。
本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存（WorkingSet）概念，它用于表示容器内存的实时使用量，尤其是活跃内存。
