随着 AI 技术的飞速发展，MCP（模型上下文协议） 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司（Claude 的创造者）于 2024 年 11 月推出的开放协议，正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界，更赋予其执行现实任务的能力，堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。然而从火热概念到落地业务，MCP 还需要找到云端“好搭档”。

**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**，开发框架采用 AgentScope，模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式，用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中，每个技能以文件夹形式存在，包含特定任务的指导性说明（SKILL.md 文件）、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能，从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。

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随着AI应用变得越来越复杂并被广泛部署，原有的通信机制面临着一系列挑战。近期MCP仓库的PR #206引入了一个全新的Streamable HTTP传输层替代原有的HTTP+SSE传输层。本文将详细分析该协议的技术细节和实际优势。

模型上下文协议（MCP）是由Anthropic提出的开源标准，旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”，MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务，支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型，提供Python、TypeScript等多语言SDK，方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域，并被阿里云百炼平台引入，助力快速搭建智能助手。未来，MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准，推动AI生态繁荣发展。

nvm是一个node的版本管理工具，可以简单操作node版本的切换、安装、查看。。。等等，与npm不同的是，npm是依赖包的管理工具。

本文通过机器学习中的偏差-方差权衡理论，深入探讨了模型性能的优化方法。文章首先用学生类比解释了高偏差（死记硬背）、高方差（思维跳跃）和平衡状态（真正理解）三种学习模式，对应机器学习中的欠拟合、过拟合和理想状态。通过数学公式E[(y-ŷ)²]=Bias²+Variance+Noise，系统分析了误差来源。使用多项式回归案例展示了不同复杂度模型的表现：线性模型（高偏差）、15次多项式（高方差）、4次多项式（平衡）和正则化模型。最终指出，最佳模型应在理解本质（低偏差）和稳定发挥（适度方差）间取得平衡。。。

本指南介绍如何安装和配置Ollama。首先，从官网下载Ollama并选择适合的安装方式：傻瓜式安装或指定路径安装。安装完成后，可通过系统环境变量配置模型下载路径（可选）。最后，运行对应模型命令进行测试使用，包括选择参数量、复制命令并在命令行工具中执行，验证安装是否成功。

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Bootstrap采样是一种通过有放回重抽样来评估模型性能的统计方法。它通过从原始数据集中随机抽取样本形成多个Bootstrap数据集，计算统计量（如均值、标准差）的分布，适用于小样本和非参数场景。该方法能估计标准误、构建置信区间，并量化模型不确定性，但对计算资源要求较高。Bootstrap特别适合评估大模型的泛化能力和稳定性，在集成学习、假设检验等领域也有广泛应用。与传统方法相比，Bootstrap不依赖分布假设，在非正态数据中表现更稳健。

在LLM推理中，Prefill（计算密集）与Decode（访存密集）阶段特性不同，分离计算可提升资源利用率。本文详解vLLM框架中的PD分离实现及局限，并分析Dynamo、Mooncake、SGLang等主流方案，探讨KV缓存、传输机制与调度策略，助力LLM推理优化。建议点赞收藏，便于后续查阅。

BERT是谷歌2018年推出的革命性自然语言处理模型，采用Transformer编码器架构和预训练-微调范式。其核心创新在于双向上下文理解和掩码语言建模，能有效处理一词多义和复杂语义关系。BERT通过多层自注意力机制构建深度表示，输入融合词嵌入、位置嵌入和段落嵌入，输出包含丰富上下文信息的向量。主要应用包括文本分类、命名实体识别、问答系统等，在搜索优化、智能客服、内容推荐等领域发挥重要作用。

本文深入探讨大语言模型中的幻觉（Hallucination）问题，分析其成因、分类及企业级解决方案。内容涵盖幻觉的定义、典型表现与业务风险，解析其在预训练、微调、对齐与推理阶段的成因，并介绍RAG、幻觉检测技术及多模态验证工具。最后分享在客服、广告等场景的落地实践与效果，助力构建更可靠的大模型应用。

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本文介绍DC-3靶机渗透测试全过程，涵盖环境搭建、信息扫描、SQL注入、权限提升等环节。通过Joomla漏洞获取管理员密码，上传木马并提权至root，最终获取flag，是一套完整的渗透实战流程。

通义万相Wan 2.6是全球首个支持角色扮演的AI视频生成模型，可基于参考视频形象与音色生成多角色合拍、多镜头叙事的15秒长视频，实现声画同步、智能分镜，适用于影视创作、营销展示等场景。

阿里云推出DeepSeek-R1满血版，新用户可享100万免费Token额度。平台支持多种模型，包括671B参数的DeepSeek-R1和通义千问。结合开源工具Chatbox，用户能轻松对接API，体验高性能AI服务。访问[阿里云解决方案](https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?utm_content=g_1000401616)了解更多详情并快速上手。

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阿里云百炼是什么？阿里云百炼是阿里云推出的一站式大模型开发与应用平台，于 2023 年 10 月发布，后续历经多次升级，成为承载阿里云云 + AI 能力的核心平台，面向企业、开发者及 ISV 技术人员，提供从模型调用到应用构建的全链路服务。 阿里云百炼提供两个核心登录入口，分别对应平台介绍与后台管理功能，开发者可通过对应链接访问相关服务，完成大模型体验与 API 调用操作。

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本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发，分享我们的一些实践心得。

本文介绍如何通过Ollama本地部署DeepSeek大模型，结合FastAPI实现API接口调用。涵盖Ollama安装、路径迁移、模型下载运行及REST API封装全过程，助力快速构建可扩展的AI应用服务。

本文深入解析多模态学习的两大核心难题：多模态对齐与多模态融合，探讨如何让AI理解并关联图像、文字、声音等异构数据，实现类似人类的综合认知能力。

Qwen3-TTS是阿里云推出的旗舰语音合成模型，支持多音色、多语种及多方言，提供49+种情感丰富的高品质声音，覆盖中文、英文、日语等10大语言及多种方言，语速韵律自然拟人。通过Qwen API可轻松调用，适用于多样化场景。

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。

本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP（Model Context Protocol）实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤（如使用VS Code与Cline配置MCP Server）、示例场景（包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等），以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具，用户可通过自然语言与AI助手交互，完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务，实现高效“掌上运维”。

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本文介绍了LangGraph这一基于LangChain的库，它突破了传统线性链式开发的局限，通过图计算模型实现复杂AI应用的构建。LangGraph的核心优势在于：1）支持动态图结构，实现循环和条件路由；2）内置状态管理，维护应用数据流；3）天然支持多智能体协作。与传统开发方式相比，LangGraph通过节点、边和状态的抽象，提供了更清晰的业务逻辑表达、更健壮的错误处理、更好的可观测性，以及更便捷的团队协作和功能扩展能力。

智能体是以云为基础、AI为核心的智能系统，不同于通义千问等AI工具，用户可自建专注于特定领域的智能体，如英语口语陪练助手。通过阿里云百炼平台，开通服务、创建智能体、选择模型、设计Prompt并测试优化，最终发布到多渠道。用户能随时随地进行英语口语练习，提升语言能力。

本文介绍如何用10行Python代码创建专属阿里云OpenAPI MCP Server。针对传统MCP Server工具固化、开发复杂等问题，提出借助alibaba-cloud-ops-mcp-server实现灵活拓展的方案。通过配置服务与API名称，运行简短代码即可生成支持SSE连接的MCP Server。用户无需深入了解阿里云OpenAPI细节，大幅降低开发门槛。未来将探索通用工具设计，实现固定工具调用任意API，进一步提升灵活性与效率。

本文深入探讨多智能体系统的核心原理与工程实践，解析其模块化、错误隔离与解释性优势，并通过实战示例展示如何构建多智能体新闻生成器，助力AI协作应用开发。

语音交互的未来是“智能体”

如今，借助开放的大模型调度平台，普通开发者也能灵活接入高性能大模型。 Kilo Code + 兼容 OpenAI 协议平台的组合，体现了技术民主化的趋势——让创新不再被使用门槛阻挡。

通义千问本月重磅升级：上线10款多模态与语音模型，涵盖ASR、TTS、视觉语言及翻译；MCP市场新增3个云服务，上架24个电商应用模板；推出实训Agent创客活动，助力高效生成电商视觉内容。