原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/j54o2rJyGPc5v0SNYcqfbA，加了部分个人理解，仅作为笔记使用，如有侵权，请联系删除参考从零学习大模型（5）——位置编码：让 AI 读懂 “语序” 的关键技术 | 人人都是产品经理. https://www.woshipm.com/ai/6247208.htmlTransformer位置编码详解. 知乎专栏. http

客户端通过 IDL 生成 stub，调用时走序列化、连接池、负载均衡和拦截器。服务端注册服务和方法，做反序列化、执行、返回。先拆入口流量、核心接口 QPS、读写比、峰值系数、热点比例和依赖放大倍数。压测使用影子流量或压测标识隔离数据，覆盖缓存命中、DB、MQ、下游和第三方。导出平台按租户维护队列，头部商家权重 10，小商家权重 1，但每轮调度都给所有活跃租户机会。RPC 框架要让调用像本地方法一样

现在，让我们来实现第一个，也是最强大的工具之一：shell。这个工具将允许 Agent 执行任意的 shell 命令。首先，我们定义一个通用的 Tool 接口，任何工具都必须实现它。一个工具需要提供四样东西：名称、描述、参数定义和一个执行方法。并定义一个实现了名称、描述、参数定义的基础工具类BaseTool。// Tool 工具接口// Name 返回工具名称// Description 返回工具

本系列将从零开始，用 Go 语言实现一个具备基本功能（工具调用、循环思考、MCP、Skill）的 Agent代码仓库：https://gitee.com/lymgoforIT/learn-agent（chapter1对应第一部分的代码，以此类推）

在工作中，通过飞书机器人推送消息的需求还是挺常见的，例如，推送监控报警、创建文档、账单确认等。在该类场景下，我们可以在群组中添加自定义机器人，自定义机器人默认提供。地址，即可将外部系统的消息通知即时推送到群组中。自定义机器人也包含了 自定义关键词、IP 白名单 和 签名 三种维度的安全配置，便于控制。是https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/作为常

传统编程是你一行一行地"手写"代码，告诉计算机每一步该怎么做。你需要掌握编程语言的语法、理解算法、记住各种API —— 学习曲线陡峭且耗时漫长。AI辅助编程则完全不同。你用自然语言（中文或英文都行）描述"你想要什么"，AI帮你把它变成可运行的代码。你的角色从"打字员"变成了"指挥官"。维度传统编程AI辅助编程核心技能编程语言语法、算法需求描述、意图表达、结果验证人的角色代码编写者需求定义者 + 结

你可以创建自己的斜杠命令，将常用操作封装成快捷方式。在项目根目录创建# 部署检查清单请执行以下部署前检查：1. 运行所有测试：npm test2. 检查是否有 lint 错误：npm run lint3. 确认 .env.example 已更新（如果添加了新的环境变量）4. 构建项目：npm run build5. 报告所有检查结果> /deployClaude Code 就会按照你定义的步骤执行

是一个开源分布式事件流平台，用于高性能数据管道、流式分析、数据集成和关键任务应用程序。它提供了诸如流数据管道、实时分析、数据集成、事件源和日志聚合等多种能力。Kafka的用例和能力流数据管道：Kafka提供了一个分布式发布-订阅消息系统，可以在系统或应用程序之间流式传输数据。它提供了具有数据复制和容错能力的强大队列。Kafka允许使用工具如和KSQL处理实时数据流，用于构建流式分析和数据处理应用程

若下游 DB 是瓶颈，增加消费者只会压垮 DB，要改批量写、合并 RPC、按优先级拆 Topic。迁库时建影子表，通过 CDC 同步增量，历史数据按主键范围每批 5000 行限速复制，分桶 checksum 校验。应用先兼容双读/双写，再灰度切流。从命令级时延、CPU、网络、hotkey sampling、Key size 和 slowlog 判断是读热、写热、大对象还是 fork/网络问题。SQ

2023年6月13日OpenAI公布了FunctionCall(函数调用)功能,该功能指的是在语言模型中集成外部功能或API的调用能力,这意味着模型可以在生成文本的过程中调用外部函数或服务,获取额外的数据或执行特定的任务。Function Call简化流程如下图所示Function Call可以解决大模型什么问题？当没有函数调用(funciton call)时候,我们调用GPT构建AI应用的模式非