在Linux系统的高并发领域，I/O处理效率直接决定了服务的性能上限。当我们面对每秒数万甚至数十万的连接请求时，传统的“一连接一线程”模型会因线程切换开销暴增而迅速崩溃，而早期的I/O多路转接技术如select和poll，也早已暴露出身法笨重的短板——select受限于FD_SETSIZE的1024文件描述符限制，poll虽突破了数量约束，却需在用户态与内核态间频繁拷贝事件数组，在高并发场景下性能

今天我们不谈趣味互动类的小智能体，而是聚焦又一个开源的企业级智能体 “基建”—— 讯飞星辰推出的 Astron Agent。作为讯飞首个开源的企业级智能体平台，它把 AI 工作流编排、RPA 自动化、MCP 工具集打包成了可直接复用的基座，刚上线 GitHub 就拿下 6k+ Star，连科技圈都在讨论它怎么降低企业做智能体的门槛！

今天我们不谈趣味互动类的小智能体，而是聚焦又一个开源的企业级智能体 “基建”—— 讯飞星辰推出的 Astron Agent。作为讯飞首个开源的企业级智能体平台，它把 AI 工作流编排、RPA 自动化、MCP 工具集打包成了可直接复用的基座，刚上线 GitHub 就拿下 6k+ Star，连科技圈都在讨论它怎么降低企业做智能体的门槛！

《云端智算：华为云AI体验算力部署实践》并非一篇传统的技术论文，而是一次穿越技术边界的探索之旅。我们正处于一个算力决定创新边界的时代。过去，企业对AI的想象往往被算力的天花板所限制。而今天，云原生技术和先进基础设施正在重新定义技术的可能性边界。本文将深入解析如何在华为云平台上构建一个既灵活又高效的AI基础设施，揭示从零到一的技术实践逻辑！

在 AI 技术席卷各行各业的今天，从智能客服到个性化推荐，从科研辅助到生活助手，智能体的应用场景越来越广泛。如果你也想跻身 AI 浪潮，却苦于 “入门无门、实战无路”，那么这篇教程将为你打通 “理论 + 实践” 的双路径

在大模型应用爆发的当下，AI 能力的工程化集成正成为开发者绕不开的课题 —— 繁琐的鉴权配置、格式严苛的请求参数、反复的调试迭代，往往让 “调用一个 API” 的简单需求变得耗时耗力。而当我尝试通过 Trae 工具，以 API KEY 方式对接豆包 1.6 大模型时，却切实感受到了 “工具赋能开发” 的具象化：从代码生成到问题排障，从参数调优到流程闭环，原本可能耗费数小时的集成工作，在 Trae

在程序员的世界里，“效率” 与 “难题” 永远是共生的命题 —— 重复的模板代码消耗精力，冷门语法的查阅耗时费力，复杂 Bug 的排查更是如同 “大海捞针”。而智谱最新旗舰模型 GLM-4.6，以 355B 总参数、200K 上下文窗口的硬核实力，在 Coding 场景中交出了一份惊艳答卷：它不仅是国内已知 “最强编码大模型”，更以对齐 Claude Sonnet 4 的代码能力，成为开发者手中的

Model Context Protocol（MCP）的出现，让这一切有了标准化解法 —— 作为连接 AI 与外部工具的 “通用桥梁”，它通过 JSON-RPC 协议实现了自然语言驱动的工具调用，无需为每个服务单独开发集成逻辑。而 Trae 作为 AI 原生 IDE，恰好能承担 “智能调度中枢” 的角色，将博查 AI 的搜索能力（覆盖国内 60% AI 大模型的多模态搜索引擎）通过 MCP 协议无

在 AI 技术席卷各行各业的今天，从智能客服到个性化推荐，从科研辅助到生活助手，智能体的应用场景越来越广泛。如果你也想跻身 AI 浪潮，却苦于 “入门无门、实战无路”，那么这篇教程将为你打通 “理论 + 实践” 的双路径 ——先推荐你去“AI 大学堂”免费学习 AI 基础课程，这里有 SQL 交互、TensorFlow 实战、AIGC 前沿应用等课程，能帮你快速建立 AI 知识体系；待你打好基础后

在Linux占据核心地位的服务器与嵌入式领域，网络通信始终是技术架构的“主动脉”。TCP协议凭借其面向连接、可靠传输的特性，成为互联网通信的基石，但通用化的设计也使其在工业控制、金融交易、物联网等特定场景中，难以满足业务对协议轻量化、语义定制化的需求——这正是自定义协议的价值所在。自定义协议并非对TCP的替代，而是基于TCP字节流传输能力的“上层重构”，通过封装业务专属的指令、数据格式与交互逻辑，