本文介绍了如何使用Spring AI创建MCP客户端，用于与大语言模型(LLM)交互。文章详细说明了构建步骤，包括创建Spring Boot项目、添加必要依赖、配置MCP服务器连接以及与LMStudio集成。作者提供了完整的代码示例，展示了如何通过REST接口调用MCP服务，并介绍了控制工具执行的进阶方法，如人工干预机制。该教程适合具备Java和Spring Boot基础的开发者，帮助实现AI功能

本文介绍了构建从Apache Kafka到实时仪表板的完整数据流处理方案。通过整合Kafka、Flink、TensorFlow和Grafana等工具，实现了实时数据摄取、处理、AI模型预测和可视化展示的全流程。文章重点阐述了如何将流数据从Kafka经Flink处理后传递给TensorFlow模型，并将预测结果存储到时序数据库供Grafana动态展示。这种技术组合能够帮助企业快速响应实时数据变化，在

传统QA方法在生成式AI技术支持中失效的原因在于无法应对无限输入多样性、资源配置差异、复杂推理路径和动态代理行为等挑战。本文提出一种创新的双层评估框架，结合实时LLM评估和离线人工专家基准比较，通过分类决策、资源检查、推理步骤等维度持续监控AI代理质量。该方案实现了20%的案例解决率提升，能发现隐藏质量问题并加速改进周期，为AI支持系统的负责任部署提供了可靠保障。未来将探索更高效评估方法和自改进系

在SAP ECC到S/4HANA的迁移过程中，数据完整性验证是最复杂且关键的挑战之一。本文介绍了一个全面的AI驱动的端到端数据完整性框架，用于对账事务数据并验证数百万条主数据记录和事务记录的完整性。该框架结合了模式映射、自然语言提示到SQL生成、基于LLM的解决方案、大规模数据对账的数据完整性工具、基于云的测试数据管理以及实时Power BI仪表板，为开发者提供了一个可重复、可扩展的工作流程，确保

本文分享了5个优化Docker镜像大小和安全的实用技巧：1) 选择最小化基础镜像如Alpine或scratch；2) 通过合理排序指令和.dockerignore文件优化层管理；3) 使用多阶段构建分离构建和运行环境；4) 强化安全措施如非root用户运行和BuildKit管理密钥；5) 利用Dive和Slim.AI等工具分析镜像。这些方法可显著减小镜像体积，提高部署效率并降低安全风险，适用于各类

本文提出了一种企业Java开发中替代传统Excel/Word设计文档的Markdown优先方法。通过将设计文档转换为结构化Markdown并与代码并存，实现文档的版本控制和自动化处理。该方法利用生成式AI将Markdown规范转换为Java代码，并支持自动生成图表和Excel文件。案例研究显示，该方法能提高55%开发效率，减少沟通成本，实现真正的版本差异比较。这种Markdown作为正式规范语言的

大语言模型和AI智能体已经改变了许多领域，并正在以根本性的方式改变我们的生活。在测试领域，AI智能体有着明确的路径，可以立即改进测试流程。本文将深入探讨如何在QA（质量保证）环境中有效管理AI智能体，包括配置、监控和迁移策略。

2026年软件DevOps领域将呈现六大关键趋势：1）全生命周期AI代理将实现从规划到运维的端到端自动化；2）语义层和本体论应用将提升AI对业务上下文的理解能力；3）平台工程与内部开发者平台（IDP）将简化复杂技术栈管理；4）软件供应链安全将成为核心关注点，采用"安全左移"策略；5）基于OpenTelemetry等标准遥测的可观测性将增强系统监控能力；6）FinOps实践将成本

摘要： 模型上下文协议（MCP）是智能体AI中缺失的关键层，通过标准化上下文共享框架，解决了AI与外部环境集成的挑战。MCP支持工作流自动化（如市场研究）、工具/API无缝集成（如跨数据库查询）和多智能体协作（如物流优化），显著提升效率、互操作性和可扩展性。未来，MCP将推动自主AI系统发展，加速实验创新，并可能成为社区驱动的AI标准，为复杂智能系统奠定基础。这一协议是连接上下文感知AI的核心，有

本文分享了通过心理学提示技巧提升Claude AI性能45%的实战方法。研究发现，精心设计的提示能显著改善AI表现，包括：1）情感提示激发深层处理能力；2）"深呼吸"指令优化推理过程；3）自我评估机制提高准确性；4）详细角色扮演激活专业知识。这些技巧基于Google DeepMind等机构的研究成果，经过40多项任务验证。作者强调需注意技巧的上下文依赖性，避免过度冗长，并在实际