本文探讨了在大模型（LLM）时代下，如何重新定义业务核心资产以及Agent的演进与协作机制。文章从技术分层、Agent定义、协作模式、任务分配、冲突解决到工具调用标准（如MCP协议）等多个维度展开分析，并结合工程实践视角，提出了对Agent平台能力建设的思考，旨在为构建高效、灵活、可扩展的Agent系统提供参考。

用Python基础库从零构建RAG系统，深入解析文本分块、向量化、语义搜索与生成优化。通过智能分块、动态上下文压缩等9大技巧，提升回答质量。从PDF提取文本到生成响应，逐行代码剖析RAG内核，助你彻底掌握底层逻辑，突破调参瓶颈，实现高效检索增强生成。

Deep Search和Deep Research致力于深度挖掘信息，超越传统RAG的局限，提供更精准的洞察。Deep Search侧重全面检索，Deep Research侧重深入分析与创造。主流商业产品如OpenAI、Google和xAI集成检索能力，效果显著。开源方案通过优化查询和检索分析提升效率。代码领域中，Deep Search通过深度解析用户意图，精准匹配代码片段，生成结构化报告，提升代码检索与理解能力。未来将研发专用代码搜索Agent，增强领域知识和推理能力。

Java开发者如何玩转MCP协议？这篇干货带你打通Python与Java的AI协作壁垒！从协议解析到实战落地，详解SSE与STDIO两种通信模式，手把手教你用原生SDK实现跨语言调用。遇到Spring AI的坑？别慌！这里还有绕过限制的终极方案，让你不改Python服务端就能轻松集成。AI时代，Java开发者也能成为模型调用的桥梁！

Cursor结合MCP、Docs、Rules等功能，展现了AI Coding的强大潜力。通过实战案例，如开发MCP Server和黄金价格预测项目，体验了从代码生成到项目构建的全流程。Cursor不仅提升了开发效率，还简化了前后端联调和API调试。虽然复杂项目仍需开发基础，但Cursor无疑为全栈开发提供了捷径。

直播业务通过Kotlin Multiplatform（KMP）实现"多端一码"，解决了多端逻辑差异问题。KMP支持代码复用、渐进式迁移，性能媲美原生，学习曲线平缓。团队从技术预研到复杂业务落地，验证了KMP在直播核心场景的可行性，如PM消息服务迁移和生命周期统一，显著提升了开发效率和稳定性，为未来UI与逻辑全面统一打下基础。

从零开始，用200行Python代码实现了一个基于Transformer架构的GPT模型。通过逐步添加self-attention、position嵌入等机制，最终构建了一个完整的语言模型。模型在训练后能够生成更通顺的文本，展示了Transformer的强大能力。代码简洁明了，适合初学者理解和实践，为进一步优化和扩展奠定了基础。

这篇文章手把手教你用Python从零实现一个极简版大语言模型！无需机器学习基础，只需会写Python代码，就能亲手搭建一个能生成古诗词的Bigram模型。通过具体代码示例，清晰展示了词汇表构建、概率统计、文本生成等关键步骤，还对比了传统方法与PyTorch实现的区别。跟着教程走，你不仅能理解tokenizer、embedding等核心概念，还能直观感受模型训练过程。最后实现的迷你模型虽然参数量仅39万，但已经能生成像模像样的诗词啦！

高德POI数据处理中，通过流程化配置和表达式语言提升开发效率。文章探讨了单语句表达式、类结构映射、流程化配置及并行化调度等编排方式，结合真实系统演进，分享高灵活性任务处理引擎的设计经验。这些编排方式适用于多种场景，助力复杂逻辑处理，提升系统设计能力。

大模型微调全攻略来啦！从模型结构、参数量到显存计算，一文带你具象认识LLM。重点解析Prompt工程、数据构造和LoRA微调等关键技术，手把手教你用开源框架进行实践。还附赠推理加速技巧和效果评估方法，助你快速打造专属领域模型。无论是技术原理还是实操细节，这篇干货都能满足你的需求~

大型语言模型在生成SQL时易产生语法错误，难以满足企业级场景的精准需求。通过约束解码技术，结合上下文无关文法和Jinja模板引擎，实时过滤不合规的候选token，确保SQL语法正确且符合业务逻辑。该方案赋予LLM生成结构化数据的能力，提升输出准确性和可控性，助力智能数据管理平台构建。

MCP协议连接AI大模型与应用，但企业级部署面临多重挑战。本文详解MCP Server的五种架构模式，包括直连Remote Server、通过Proxy连接Remote Server、直连Local Server、通过Local Proxy连接Local Server及混合模式，各有优劣，适用于不同业务场景。Nacos服务治理框架赋能MCP架构，提供智能路由与统一管理，简化企业级MCP部署。

淘宝直播组件通过组件调度、组件复用和组件治理三大优化方向，显著提升了直播间性能和用户体验。组件调度实现延迟加载，支持暂停、恢复和取消；组件复用利用RecyclerView缓存机制，减少重复创建；组件治理则通过精简非必要操作，降低加载耗时。这些优化在CPU使用率、卡顿率等技术指标，以及人均观看时长、转化率等业务数据上均取得显著提升。未来将继续优化布局层级和组件内部逻辑，进一步提升性能。

Copilot 3.0通过多智能体架构和规划模块，显著提升了商家经营助手的智能化水平。采用GRPO强化学习训练，优化了复杂问题的处理效率和简单问题的响应速度。通过多阶段训练和奖励函数设计，模型在准确性和推理成本上取得平衡，实现了更高效的智能体调度和问题解决能力。

AI大模型技术迅猛发展，Java工程师如何高效应用成为关键。本文从Java视角探讨LLM应用开发，涵盖对话聊天、联网搜索、个人知识库等功能。介绍了LLM基本概念、开发框架如Spring AI，以及Function Calling和RAG技术。通过实践，读者可掌握LLM开发核心技能，构建类似ChatGPT的智能应用。

Dify是一款开源大模型应用开发平台，支持通过可视化画布快速构建AI Agent和工作流。然而，Dify缺乏定时调度和监控报警功能，且执行记录过多影响性能。为解决这些问题，推荐使用任务调度系统如Dify Schedule或XXL-JOB进行调度，前者基于GitHub Actions，适合公网Dify，后者支持秒级调度和丰富监控，适合企业级应用。两种方案各有优劣，可根据需求选择。