Chats 1.9.0 发布于 2025 年 11 月 27 日，距离上一个版本发布仅过去了不到一个月。但对 Chats 来说，这却是一个里程碑式的版本：我们不仅全面支持了 Anthropic（Claude）模型，还顺带把 .NET 10 给升了，甚至还搞出了一套能在 Chats 里“借壳”跑 Claude Code 的 API 兼容层。而在这一切的背后，是一张让我“肉痛”的 Azure 账单。事

个人/小组工作量工单列表Inbound 进线列表与此同时，使用了 Clarity 的 Copilot 工具查了一下这几个页面最近的性能，我们可以看到 LCP 上确实存在严重问题，这个体验确实很糟糕：于是，我们开始着手分析：首先，尝试用 AI 工具 CodeX 分析和解决了下这 2 个页面的问题，并且在晚上上了一个版本。但事实证明，。尽管 AI 版本没能成功解决问题，但是 AI 给出了一些于是第二天

具体来说，部署到函数计算 AgentRun 后，你能获得：零运维的 Serverless 运行时（自动扩缩容、按量付费），企业级的 Sandbox 环境（高性能、安全隔离），模型高可用保障（自动熔断、多模型 Fallback），全链路可观测（完整的 Trace、成本归因），以及统一的工具和 MCP 管理。是可以精确控制 Agent 的执行流程，比如条件分支、循环、并行执行等。你的代码完全不需要改动

当只有1个参数时，{{it}}在运行时，会自动替换成用户的prompt. 当然也可以强制指定参数名，就本示例而言，注释的二种写法，完全等效。自定义1个listener，可以把LLM的输入、输出、错误信息都拿到，按实际业务需求做相应处理（比如:记日志，或存储便于离线分析），在注入model时，加上这个监听器。LLM应用中，trace跟踪是很重要，比如：每次请求消耗了多少token，哪个环节耗时最大，

这段代码基于 LangChain 框架对接 DeepSeek 大模型，实现了带上下文记忆的猫咪角色对话机器人初始化设定猫咪角色（粘人、带喵语气词、独特视角）；完成两轮对话交互，模型能记住第一轮的聊天内容，基于完整上下文回复第二轮用户输入。

具体来说，部署到函数计算 AgentRun 后，你能获得：零运维的 Serverless 运行时（自动扩缩容、按量付费），企业级的 Sandbox 环境（高性能、安全隔离），模型高可用保障（自动熔断、多模型 Fallback），全链路可观测（完整的 Trace、成本归因），以及统一的工具和 MCP 管理。是可以精确控制 Agent 的执行流程，比如条件分支、循环、并行执行等。你的代码完全不需要改动

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个人/小组工作量工单列表Inbound 进线列表与此同时，使用了 Clarity 的 Copilot 工具查了一下这几个页面最近的性能，我们可以看到 LCP 上确实存在严重问题，这个体验确实很糟糕：于是，我们开始着手分析：首先，尝试用 AI 工具 CodeX 分析和解决了下这 2 个页面的问题，并且在晚上上了一个版本。但事实证明，。尽管 AI 版本没能成功解决问题，但是 AI 给出了一些于是第二天

CLOSE_WAIT堆积，是因为你不懂TCP四次挥手的状态机，代码里漏了连接释放的逻辑；短连接端口耗尽，是因为你不懂TIME_WAIT状态的底层逻辑，不知道怎么安全地优化内核参数；传输吞吐上不去，是因为你不懂MTU、滑动窗口、拥塞控制的原理，无法针对性地优化传输策略；网络问题无从下手，是因为你不懂TCP/IP的全链路协同逻辑，不知道问题出在哪一层。高性能服务器开发的核心差距，从来不是会多少Sock

这段代码基于 LangChain 框架对接 DeepSeek 大模型，实现了带上下文记忆的猫咪角色对话机器人初始化设定猫咪角色（粘人、带喵语气词、独特视角）；完成两轮对话交互，模型能记住第一轮的聊天内容，基于完整上下文回复第二轮用户输入。