本文介绍了如何在Azure上使用远程MCP工具触发器构建AI工作流。通过模型上下文协议(MCP)和Azure Functions的结合，开发者可以创建灵活可扩展的AI工具，实现云服务与AI助手的深度集成。文章以智能代码片段管理系统为例，展示了如何利用TypeScript开发MCP服务器，实现代码片段的存储、检索和管理功能。这种方案不仅提高了AI工作流的灵活性，还能充分利用Azure无服务器计算的优

摘要 2026年开发者工具正朝着实用性和高效性方向发展，解决开发者在日常工作中的痛点。本地开发环境通过Dev Containers和Nix实现标准化和简化；基础设施工具如Ghostty、Podman和Traefik提升了开发体验；代码智能工具（Sourcegraph、Codebase Navigator）增强了代码理解和导航能力；测试工具（Playwright、Bruno、Testcontaine

本文介绍了如何在Kubernetes上使用AWS Bedrock、FastAPI和Helm构建和部署AI代理。主要内容包括： 采用微服务架构部署AI代理的优势，包括独立部署、按需扩展、标准CI/CD流程等 实际业务场景中的应用案例，如客户支持、工程运营、合规管理等 详细实现步骤： 项目结构设计 使用FastAPI构建REST API接口 集成AWS Bedrock进行文本摘要和翻译 容器化部署方案

本文介绍了一个基于微服务架构的实时媒体数据智能处理系统。该系统通过调度器、渗透器和监听器三个核心服务，实现了从内容提供商到最终存储的完整数据流处理。采用Kafka进行消息传递、Elasticsearch实现实时分类、OpenAI生成语义嵌入等技术，系统每天可处理864万篇文章，显著提升了内容的可发现性和处理效率。该架构具有高可扩展性、容错性和模块化特点，解决了传统批处理系统无法满足的低延迟需求问题

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

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。