知鸦日报2025-04-28

Agent是当前技术热点，Anthropic将其定义为模型基于环境反馈使用工具的程序。Agent的发展得益于底层模型能力的提升和工程、产品侧的突破，使其能在实际场景中解决问题。Context是执行任务所需信息的总和，Agent通过自动化提炼Context，减少人工干预。Tool Use方案如Function Call、MCP、A2A等旨在让大模型更高效地调用工具，其中MCP统一了Tool Use的标准。Agent与AI Coding未来可能融合，但AI Coding成本高且难以协同。Agent设计需考虑信任问题，确保用户对结果的信赖。

在网络超时场景下，RPC服务调用可能面临数据一致性问题。针对接口无幂等或幂等失效的情况，开发了一款轻量级仿幂等数据校正处理工具。该工具支持MOCK或SPY服务调用，涵盖RPC接口和进程内方法调用，适用于各种通信方式。通过MOCK特定结果，帮助调用方快速推动流程，减少数据不一致风险。工具已在生产环境中应用，有效提升数据处理效率，为类似场景提供解决方案思路。

在游戏开发中，美术资源的精确性和完整性至关重要。本文通过一个主场景迭代引发的外网崩溃案例，深入分析了贴图密度问题及其对性能的影响。探讨了如何通过Blender和Python API实现贴图密度检查，并提出改进方案以提升检查效率和用户友好度。强调了在资源检查中需深入了解资源结构，并与多方沟通需求，确保检查效果。