在 AI 应用开发领域，技术架构的深度决定了系统的上限。ModelEngine 作为新一代 AI 应用开发平台，其底层技术架构融合了分布式系统、工作流编排、多智能体协作等多个前沿技术领域。本文将从技术视角深度剖析 ModelEngine 的核心实现原理，包括基于 DAG 的可视化编排引擎、多智能体协作机制、MCP 工具生态、性能优化策略以及系统可靠性保障等关键技术模块。

作为一名大数据与大模型开发工程师，我在使用 ModelEngine 的可视化编排功能后，开发方式发生了根本性改变。本文将分享我的真实经历：如何用 6 小时从零构建一个智能会议助手，如何通过可视化编排让开发效率提升 10 倍，以及在实际项目中的经验与解决方案。我是郭靖（笔名“白鹿第一帅”），现任职于国内某头部互联网公司，担任 CSDN 成都站、AWS User Group Chengdu 等多个技术

本文基于 2 个月的 ModelEngine 深度实践，通过 3 个生产级智能体项目（知识问答助手、智能客服系统、文档分析助手）的完整开发过程，全面评测平台的智能体开发能力，分享从知识库构建、提示词优化到多智能体协作的实战经验与问题解决方案。

在人工智能浪潮席卷全球的今天，前端开发领域正在经历一场深刻的变革。传统的组件选择、代码编写、布局调整等重复性工作，正在被 AI 技术逐步改变。本文将带你走进一个真实的创新项目——基于 DevUI 的智能低代码平台，探索 AI 与前端开发深度融合的可能性。从最初的技术调研到最终的成功交付，从智能组件推荐到自动代码生成，从自然语言交互到智能布局优化，我们将完整呈现这个历时 4 个月、团队 8 人、代码

2025 年 10 月的一个晚上，我正在研究 MateChat 的文档，突然发现了几个让人兴奋的概念：MCP（Model Context Protocol）、Agent（智能体）、Tool Calling（工具调用）、Multi-Agent（多智能体协作）。作为一名在某大型互联网公司成都研发中心从事大数据与大模型应用开发的工程师，我意识到这些技术正在改变 AI 应用的范式——让 AI 从“只能说”

在全球技术变革加速迭代的浪潮中，AI 与数据正重塑产业边界与组织形态。「Yolanda 科技见闻」联合「矩阵起源」推出年度专栏《“AI + 数据”时代的技术战略与组织进化》，旨在邀请行业顶尖实践者与思想者，共同探讨技术领导者如何穿越周期、企业如何构建核心竞争力、组织如何实现进化突破。

在全球技术变革加速迭代的浪潮中，AI 与数据正重塑产业边界与组织形态。「Yolanda 科技见闻」联合「矩阵起源」推出年度专栏《“AI + 数据”时代的技术战略与组织进化》，旨在邀请行业顶尖实践者与思想者，共同探讨技术领导者如何穿越周期、企业如何构建核心竞争力、组织如何实现进化突破。

2025 年 8 月的一个下午，我盯着屏幕上第 52 处几乎相同的代码，再次陷入了沉思。作为一名拥有 11 年技术博客写作经历的开发者，我经历过太多次这样的时刻。回想起在多家知名互联网企业工作的经历，每次面对重复代码时，我都会思考：能不能有更好的解决方案？这次，作为某大型互联网公司成都研发中心的大数据与大模型开发工程师，我负责的数字化平台项目有 20+ 个子系统，重复代码问题已经到了不得不解决的时

传统 AI 应用往往需要组合多个数据库：PostgreSQL 存储结构化数据，Elasticsearch 做全文搜索，Milvus 做向量检索，Redis 做缓存，这种“拼凑式”架构带来了数据同步复杂、成本高昂、维护困难等问题。2025 年 11 月 18 日，OceanBase 开源了 AI 原生数据库 seekdb，将向量搜索、全文检索和结构化查询整合到一个轻量级数据库中，兼容 MySQL 协

边缘 AI 正在成为智能化转型的关键技术，但如何在资源受限的边缘设备上实现高性能 AI 推理，一直是业界面临的难题。传统方案要么性能不足无法满足实时性要求，要么依赖云端处理带来高昂的带宽成本和隐私风险。华为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为 AI 异构计算架构，为边缘 AI 提供了全新的解决思路。