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2026年6月，济南信息技术应用创新发展大会上，国产中间件代表企业中创软件提出AI时代需要新型中间件，以连接数据、知识、业务与模型。信创产业正从"跑起来"向"跑得聪明"升级，AI大模型渗透推动全栈协同创新。中间件从传统"连接器"跃升为智能业务引擎，操作系统、数据库与中间件形成AI三驾马车。中创、金蝶天燕等厂商加速布局AI中间件，实现产品智
后龙虾时代，Agent已经不再只是“会聊天”的AI工具。它能拆任务、调工具、交付结果，也因此开始触碰企业真正敏感的部分：权限、执行、异常和审计。今天分享一下，为什么很多Agent只能停在“能用”，以及企业要如何把它推进到生产级。
AimRT是智元机器人公司自主研发的一款机器人通信中间件。AimRT 是一个面向现代机器人领域的运行时开发框架。它基于 C++20 开发，轻量且易于部署，在资源管控、异步编程、部署配置等方面具有更现代的设计。旨在为开发者提供一个轻量化的 ROS2 替代中间件；AimRT 致力于整合机器人端侧、边缘端、云端等各种部署场景的研发。它服务于现代基于人工智能和云的机器人应用，提供完善的调试和性能分析工具链
MCP协议正在成为AI领域的"USB标准"，有望终结当前混乱的AI中间件市场。通过在Sealos上的实践发现，MCP标准化了模型与工具的通信方式，使开发者无需为不同模型编写适配层，运维成本降低60%以上。虽然MCP生态尚处早期，但其方向正确，可能像HTTP统一Web一样重塑AI开发生态。那些仍在自研中间件的团队需要重新评估：是在建护城河还是技术孤岛。基础设施的本质应该是简化而非
本文深入探讨了LangChain v1.0中间件在构建高可控AI Agent中的五大核心策略，包括上下文修剪、权限管控、敏感信息防护、动态能力调整和人工审核流程。通过实战案例和代码示例，展示了如何利用中间件机制实现业务逻辑与管控逻辑的解耦，提升AI Agent的稳定性和安全性。
在数据采集与分析领域，图书信息是一个非常有价值的数据源。豆瓣读书作为国内最权威的书籍评价与分享平台，拥有海量的书籍元数据，包括书名、作者、出版社、评分、封面图、简介等。对于图书推荐系统、学术研究或个人书单管理工具的开发，能够根据ISBN号自动爬取图书详细信息都是一项非常实用的技能。本文将带你从零开始，使用Python编写一个完整的豆瓣读书爬虫，重点讲解如何根据ISBN号精确抓取书籍信息。我们将使用
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署雪女-斗罗大陆-造相Z-Turbo镜像，并构建Node.js中间件以简化其调用流程。该方案将复杂的AI图片生成任务（如根据“雪女”等关键词生成角色图）封装为安全、易用的API，有效解决了前端直接调用模型API时的跨域、密钥暴露和异步轮询等问题，提升了开发效率与应用稳定性。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署DAMOYOLO-高性能通用检测模型-S镜像，并利用Node.js构建中间件服务。该服务能高效调用该模型进行目标检测，典型应用场景包括对用户上传的图片进行自动化物体识别与定位，为前端应用提供稳定的AI能力支持。
本文详细介绍了基于ROS2 Navigation2框架的自主导航系统实现，重点解析了全局规划器、局部控制器与行为树的协同工作机制。系统采用三层架构：全局规划层（A算法实现路径搜索）、行为树引擎（任务调度与恢复机制）和局部控制层（PID控制器实现路径跟踪）。文章提供了完整的插件开发流程，包括自定义A全局规划器和PID控制器的代码实现、行为树配置、参数优化方案以及常见问题解决方法。通过代价地图管理环境
中间件是Web开发中处理HTTP请求的核心模式，通过可组合的管道实现请求拦截、逻辑执行与传递。这种责任链架构提供了极致的模块化和灵活编排能力，在微服务、API网关等场景中广泛应用。随着AI Agent技术的发展，智能体工作流面临的流程编排、上下文管理、工具集成等挑战，与中间件模式天然契合。将成熟的中间件思想应用于AI智能体开发，能够实现架构一致性、降低学习成本，并通过模块化设计提升系统可维护性。本
Pytest 底层原理与插件开发指南 本文深入解析 Pytest 框架的核心机制： 架构设计：基于轻量内核（生命周期调度）+ 插件化（Hook 驱动）+ 节点树管理 + Fixture 依赖注入。 执行流程：从用例收集（pytest_collection）到执行循环（pytest_runtestloop），通过 Hook 串联各阶段。 Hook 机制：框架通过 pytest_* 命名钩子（如 py
本文摘要： MQ可靠性保障： 发送端：采用生产者确认机制（PublisherConfirm/Return），通过回调函数处理不同结果 消费端：使用消费者确认机制（ack/nack/reject），配合本地重试和死信队列 机构管理： 基于RBAC模型的服务中台管理 通过MQ实现数据同步，监听机构变更消息进行CRUD操作 树形菜单设计： 使用id/parent_id结构存储层级关系 借助TreeUti
CrewAI采用基于角色的代理设计（Role-Based Agent Design），模拟现实世界中的团队协作模式。Agent是Crew（团队）的组成部分，多个Agent组成一个Crew，在Flow（流程）的协调下协同工作。Agent接收来自Crew分配的任务，调用LLM进行推理决策，根据需要调用工具，最终生成执行结果。这种设计使CrewAI能够创建由AI智能体组成的工作团队，每个智能体都拥有特定
中间件（Middleware）作为Web开发中的核心架构模式，通过拦截和处理请求/响应流程，实现了功能的模块化与解耦。其本质是一种控制流抽象，允许开发者以管道（Pipeline）形式组合功能单元。这一模式在构建复杂系统时展现出强大的灵活性和可维护性。随着AI智能体（Agentic AI）技术的发展，其核心挑战在于如何管理LLM调用、工具使用、记忆和多步推理等复杂、有状态的流程。Agent Expr
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