摘要：本文系统梳理了当前AI Agent的技术发展现状与趋势。文章首先阐述了Agent的定义与能力分级（L0-L5），分析了不同模态（语言/视觉/混合）和应用场景（OS/GUI等）的Agent类型，并详细解读了五大核心架构模式（反射/工具/ReAct/规划/多智能体）。通过评测MetaGPT、Dify等主流开源项目，文章指出当前Agent主要处于流程编排阶段（L2），并深入探讨了Agent的规划模

摘要：本文系统梳理了当前AI Agent的技术发展现状与趋势。文章首先阐述了Agent的定义与能力分级（L0-L5），分析了不同模态（语言/视觉/混合）和应用场景（OS/GUI等）的Agent类型，并详细解读了五大核心架构模式（反射/工具/ReAct/规划/多智能体）。通过评测MetaGPT、Dify等主流开源项目，文章指出当前Agent主要处于流程编排阶段（L2），并深入探讨了Agent的规划模

摘要：随着AI应用快速发展，企业面临长耗时任务、高成本算力资源及流量波动等挑战。RocketMQ推出LiteTopic解决方案，支持百万级轻量Topic自动化管理，通过异步通信解决多Agent协作阻塞问题，保障会话连续性，并实现高效算力调度。该方案已在阿里云及多个AI产品中验证，显著提升资源利用率和系统稳定性。未来RocketMQ将持续优化AI场景支持，推动行业生态合作。（150字）

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大模型参数全面解析：参数是神经网络中的可调权重，决定模型能力和知识存储。主流模型参数量级从1B到万亿级不等，70B是当前开源模型的"甜点规模"。参数规模直接影响硬件需求，70B模型训练需1.5TB+显存。优化技术包括量化、稀疏化和高效微调（如QLoRA可让24GB显卡运行65B模型）。应用建议：终端设备选1-4B，边缘计算用7-13B，云服务选70B+。未来趋势包括1-bit参

摘要： Docker与containerd在容器生态中定位不同，Docker是功能完整的开发平台，而containerd是轻量级运行时。Kubernetes默认采用containerd，主要因其原生支持CRI接口、资源占用更低（内存减少60%）、启动更快（延迟降低30%），且架构更简洁安全。Docker更适合开发调试，containerd更适配生产环境。二者镜像兼容，但日志和网络管理方式不同。这一

摘要： 服务器虚拟化与算力资源实例虚拟化的核心差异在于虚拟化对象与抽象层次。前者针对整台服务器（如CPU、内存等），通过Hypervisor创建隔离的虚拟机（VM），目标是资源整合与多租户管理（如VMware）。后者聚焦专用算力（如GPU/NPU），以设备级分割（如NVIDIA MIG）或硬件虚拟化（如SR-IOV）实现精细化共享，支持容器化部署，提升资源利用率与多租户隔离。两者可协同使用：服务器

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sentry 是一个开源的实时错误监控的项目，它支持很多端的配置，包括 web 前端、服务器端、移动端及其游戏端。