▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《大模型ChatGLM3应用案例实战》—1—为什么要做微调和RAG的对比？通用大模型存在一定的幻觉问题，通过把企业私有的领域数据知识喂给通用大模型，从而降低了大模型的幻觉，这就是所谓的企业私有大模型，从技术层面来讲，实现企业私有大模型有2个技术手段：微调（Fine-tuning）、RAG（Retrieval Augmented Generation）检..

Agent 接到指令"评估华东台风对下周交货的影响"→在本体中语义检索所有关联物流节点、受影响物料、对应供应商及未完成订单→调用风险评分函数计算延迟概率→列出高风险订单，附带建议操作（"激活备选供应商B""调整物流路线经天津港"）→分析师审阅后点击执行，Action 直接写回 ERP 更新采购订单状态→全链路操作被审计记录。17世纪，德国哲学家戈克莱纽斯和沃尔夫将希腊词根"on"（存在）与"log

▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《基于Gemini开发AI Agent案例实践》—1—Gemini 到底有多强大？Gemini 1.0 是谷歌今天凌晨发布的地表最强大原生多模态大模型，号称全面碾压 GPT-4。它有以下 5 大亮点。亮点一：原生多模态构建不同于 OpenAI 单独训练 TTS 语音模型 Whisper 和图像模型 DallE。Gemini 从开始是多感官模型的通用系统..

用户输入 → ChatModel（解析 IP 列表）→ IP 查询工具（查归属地）→ Lambda（格式化结果）→ 文件写入工具（保存到本地）→ 返回结果给用户。和 Graph 类似，但不支持循环（避免死循环），且严格区分 “数据传递” 和 “执行依赖”，适合需要稳定、可预测的业务流程（比如：审批流程、数据处理流水线）。把组件当 “节点”，用 “边” 连接节点，支持分支、循环、并发，适合复杂场景（

7场的《双节技术和福利大放送》直播分享，由我亲自直播分享，非常干货并且免费。5、面向过程的架构设计 VS面向目标的 AI 原生架构设计。7、AI Agent ReAct 架构设计模式。11、Agentic RAG 高级架构设计。16、Fine-tuning 微调架构设计。19、LLM OS 大模型操作系统架构设计。8、AI Agent 记忆系统架构设计。4、AI 应用企业级落地混合架构设计。12、

比如在 “采访 Agent” 场景中，随着对话深入，AI 会逐步完善 “用户画像记忆块”，如果发现 AI 记错了 “用户职业”，用户可以直接修改记忆块内容，AI 后续的提问会立刻基于修正后的信息展开，避免了 “错记到底” 的问题。比如 Mem0 用固定算法判断 “什么重要”，Zep 靠图谱关系筛选信息，但现实中 “重要性” 是高度主观的，对 A 用户重要的 “产品需求”，对 B 用户可能只是 “冗

传统网关无法应对 AI 应用的 “模型高频更新”、“Token 成本控制”、“内容风控” 需求，AI 网关通过统一控制平面，管理所有模型与业务 API，解决 “MxN 重复建设” 问题（比如：10 个业务对接 5 个模型，无需开发 50 个接口），实现 “周级迭代” 与 “企业级安全合规” 共存。从阿里巴巴的实践来看，AI 应用正在重塑研发生态：过去一年，Python 活跃开发者数量增长 33%，

借鉴 LangGraph 设计思路，用 “节点 + 边” 的方式定义流程，代码直观、易调试，还支持可视化工具设计（可通过 Dify DSL 生成代码）。通过 Nacos 实现 MCP 协议（Model Context Protocol）和 A2A 协议的服务发现与路由，这是目前 Java 生态里较完整的 MCP 和 A2A 实现。这款框架让我们能用熟悉的 Spring Boot 方式，快速开发 C

Martin Fowler（马丁福勒） 是软件开发领域的标杆性人物，他是微服务之父，也是《敏捷宣言》起草者之一、《重构》《企业应用架构模式》等经典著作作者，作为 Thoughtworks 首席科学家，他对技术趋势的洞察始终深刻且具前瞻性。他分享了一个真实案例：同事用 LLM 生成 SVG 图表，表面可用，但当他试图微调标签位置时，发现生成的代码混乱复杂，远超人工手写的十几行代码，最终导致维护困境。

自 Claude 3.5 Sonnet 率先支持 MCP 以来，Block、Apollo 等企业快速落地实践，微软、谷歌、亚马逊云科技、OpenAI 及国内 BAT 等巨头也纷纷布局，GitHub、Hugging Face 社区涌现数千个 MCP Server，覆盖数据库、云服务等多元场景，MCP 注册表中的服务器数量已接近 2000 个，生态扩张速度显著。当 AI Agent 具备岗位专家能力，