这篇文章以工程视角拆解Agent的实现原理，从Chat交互到WorkFlow编排再到自主Agent的演进历程。重点剖析了ReAct框架和Browser-use项目，详解记忆管理、规划策略、工具调用等核心模块的工程实现，并探讨了集成MCP协议扩展能力的方案。最后展望了分层规划、动态调整的未来Agent形态，为开发者提供了从理论到实践的完整学习路径。

Ray Data基于Ray构建，提供高性能分布式数据处理API，适用于AI批量推理等场景。其核心在于流式执行机制，通过Logical/Physical Operator转换形成执行DAG，以Block为最小单元并行处理数据。源码分析揭示了从数据读取、算子转换到流水线调度的全流程，ActorPoolMapOperator通过动态扩缩容Actor实现高效资源利用。这种设计让Ray Data能轻松处理超内存数据，同时保持异构计算资源的高效协同。

AI应用架构从简单交互逐步演进，涉及Prompt调优、上下文增强、输入输出防护、意图路由、模型网关、缓存设计等关键技术。架构优化提升了模型推理性能，引入了Agent模式，实现了监控与日志管理。这些演进推动了AI应用的高效、安全与可扩展性，为复杂场景下的智能交互提供了坚实基础。

Tokio是Rust生态中高性能异步运行时库的核心担当，堪称异步任务的"智能调度中枢"。它将Future封装为任务，通过多级任务队列和窃取算法实现高效调度，配合Driver驱动完成I/O事件监听。相比Nginx的进程模型，Tokio的线程级调度更擅长处理复杂逻辑，其无锁队列和抢占机制巧妙平衡了效率与公平性。无论是网络服务还是实时系统，Tokio都是Rust异步编程的不二之选。

随着AI技术的快速发展，企业级应用对模型能力需求激增，但数据孤岛和隐私安全问题成为主要挑战。模型上下文协议（MCP）应运而生，通过标准化接口实现模型与外部资源的动态交互，确保数据安全与灵活性。Spring AI框架深度集成MCP，提供高效的企业级解决方案，支持本地部署与实时联动，助力企业智能化升级。本文详细讲解如何基于Spring AI搭建MCP客户端与服务端，突破数据孤岛，构建安全可控的AI应用。

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。