文章摘要 本文深入探讨了Agentic AI数据分析师的构建原理与实践经验。通过腾讯PCG开发的Dola数据分析助手案例，展示了自主AI如何完成从基础查询到复杂分析的全流程任务。文章系统介绍了Agent的四大核心能力（感知、决策、执行、进化）和四种形态（反思、工具调用、规划、多智能体协作），并分析了Agent开发框架的三个发展阶段。重点对比了AutoGen、LangGraph、Crew AI等主流

Token是大语言模型处理文本的基本单元，代表最小意义单位，可以是单词、字符或子词。它作为文本与数字表示之间的桥梁，通过标记化技术（如BPE）将文本分割并映射为数值。Token的特点包括大小写敏感、数字分块不一致等局限性，影响模型处理能力。Token数量决定上下文窗口大小，而训练数据的Token量反映模型学习的信息量。标记化技术（如子词、词级）影响模型效率、多语言处理能力和成本计算。合理选择标记化

Token是大语言模型处理文本的基本单元，代表最小意义单位，可以是单词、字符或子词。它作为文本与数字表示之间的桥梁，通过标记化技术（如BPE）将文本分割并映射为数值。Token的特点包括大小写敏感、数字分块不一致等局限性，影响模型处理能力。Token数量决定上下文窗口大小，而训练数据的Token量反映模型学习的信息量。标记化技术（如子词、词级）影响模型效率、多语言处理能力和成本计算。合理选择标记化

Token技术是连接AI模型与现实世界的桥梁，其发展将直接影响大模型的应用范围和性能上限。作为后端开发者，不仅要理解Token的技术原理，更要关注其在实际工程中的应用策略，才能在AI浪潮中把握机遇，应对挑战。

Go语言或将成为新的主力开发语言，Go是google开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言，所以我们有必要学习并掌握它。第一件事情，就是把环境搭建起来，大家可以跟着步骤一起将Go语言开发环境搭建起来。

一、认识Spinner      Spinner其实就是一个列表选择框。不过Android的列表选择框并不需要显示下拉列表，而是相当于弹出一个菜单供用户选择。Spinner 与 Gallery 都继承了AbsSpinner，AbsSpinner 继承了AdapterView，因此它也表现出AdapterView的特征：只要为AdapterView提供Adapter即可。1.相关属性...

思考：微服务架构有哪些模型？中台、领域驱动设计及微服务之间有着什么样的关系？微服务的边界设计怎么做？怎么做设计和拆分？带着问题，看下面分析：“设计原则千万条，高内聚低耦合第一条，架构设计不规范，开发运维两行泪！”在分布式架构下，单体应用被拆分为多个微服务，为了保证微服务的单一职责和合理拆分，“高内聚、松耦合”是最宝贵的设计原则。通俗点讲，高内聚就是把相关的行为聚集在一起，把不相关的行为放在别处，如

云原生的技术体系看似纷乱繁杂，但在不同视角都体现着“牵一发而动全身”的主线。从时间线来看，容器技术的发展催生了云原生思潮，在底层解决了资源供给问题，随后开源的 Kubernetes成为容器编排的标准规范，当基于 Kubernetes 可扩展能力的开放应用平台逐渐丰富，使其成为了云原生生态最重要的基石。随后 Service Mesh、Serverless 技术的核心思想更偏重在业务侧实现价值——将更

ServiceMesh(服务网格)概念在社区里头非常火，有人提出2018年是ServiceMesh年，还有人提出ServiceMesh是下一代的微服务架构基础。作为架构师，如果你现在还不了解ServiceMesh的话，是否感觉有点落伍了？......

1. 前言K8s支持 生产级别的容器编排系统，自动化的容器部署、扩展和管理。它将组成应用程序的容器组合成逻辑单元，以便于管理和服务发现。Kubernetes 源自Google 15 年生产环境的运维经验，同时凝聚了社区的最佳创意和实践。1.1 优势能够在不扩张运维团队的情况下进行规模扩展（Google 每周运行数十亿个容器，Kubernetes 基于与之相同的原则来设计）。无论是本地测试，还是跨国