【摘要】AI原生时代正在重塑信息技术架构，推动计算范式从确定性代码向自主智能体（Agent）演进。云原生时代的容器编排和无服务器计算已无法满足AI应用对状态管理、异构算力和极致弹性的需求。AI原生运行时需具备三大核心能力：1)面向会话的状态管理与安全隔离；2)大规模实时弹性与精益成本管理；3)异构算力与标准化工具连接。Serverless模型运行时通过GPU虚拟化、负载感知调度等技术创新，实现模型

【摘要】AI原生时代正在重塑信息技术架构，推动计算范式从确定性代码向自主智能体（Agent）演进。云原生时代的容器编排和无服务器计算已无法满足AI应用对状态管理、异构算力和极致弹性的需求。AI原生运行时需具备三大核心能力：1)面向会话的状态管理与安全隔离；2)大规模实时弹性与精益成本管理；3)异构算力与标准化工具连接。Serverless模型运行时通过GPU虚拟化、负载感知调度等技术创新，实现模型

大模型虽然越来越聪明，但是缺少工具向物理世界进行延伸，它对物理世界既不可读也不可写。因此，业界才通过工具调用（Function Calling）、检索增强（RAG）、以及具备计划与执行能力的代理式工作流（Workflow）来弥补模型与现实世界之间的鸿沟，把智能从会说推进到能做。

摘要： 大型语言模型（LLM）的应用正从单轮问答转向复杂任务执行，提示词工程因其静态、无状态的局限性难以满足需求，上下文工程（Context Engineering）应运而生。它通过动态构建认知环境（如检索增强生成RAG、记忆系统、工具扩展等）解决LLM的知识时效性、长上下文遗忘等问题。RAG技术通过索引-检索-生成三阶段工作流整合外部知识，但面临分块优化、多模态处理等挑战。未来，Agentic

摘要：本文探讨了生成式AI技术驱动下AI原生应用框架的构建。首先分析了从单智能体到多智能体系统的开发范式演进，指出分布式架构的必要性，并介绍了A2A协议实现异构智能体通信。其次阐述了基于Nacos的智能体注册中心管理和RocketMQ轻量化消息模型提升通信效率。最后提出基于统一元数据的AI协同开发模式，通过标准化交付物实现从需求到代码的高效流转。文章系统性呈现了涵盖"执行单元-通信机制-

摘要：AI原生应用是以大模型为智能中枢、Agent为行为载体的新一代应用形态，深度融合记忆、工具、检索等能力，实现自主理解、决策与行动。本文系统解析了11个关键因素：大模型作为认知基础（包括通用、垂直和专属模型的选择策略）；Agent框架与设计模式（如CoT、ReAct等思维模式）；RAG技术实现知识增强；记忆机制确保交互连贯性；工具调用扩展能力边界；以及网关、运行时、可观测、评估和安全等技术保障

本文探讨了AI原生应用架构的发展历程与成熟度评估体系。文章梳理了从单体架构到云原生架构的技术演进，指出AI原生应用以大模型为核心，具备自然语言交互、多模态处理、动态推理等核心能力。研究显示，当前国内AI原生应用以单Agent架构为主(62%)，面临长会话管理、算力调度等挑战。文章提出AI原生应用架构成熟度四个等级：概念验证级、早期试用级、成熟应用级和完全成熟级，并构建了包含自然语言交互、多模态理解

应用智能化正推动产业从功能自动化向认知智能化的深度变革，但企业面临技术链断裂、场景选择难和产业协同低效三大挑战。文章系统拆解了应用智能化体系，包括AI原生应用架构（数据层、模型层、工具层、Agent层、Client层）、六大核心特征（多模交互、智能协作等）和关键技术（多模态大模型、A2A协议等）。提出L1-L5成熟度模型和三阶段实施路径（锚定高价值场景-注入智能能力-持续优化），并强调需平衡战略对

MySQL有4个系统数据库，这4个数据库包含了MySQL服务器运行过程中所需的一些信息以及一些运行状态信息。这个数据库里主要保存MySQL服务器运行过程中的一些状态信息，算是对MySQL服务器的一个性能监控。其中包括统计最近执行了哪些语句，在执行过程的每个阶段都花费了多长时间，内存的使用情况等等信息。这个数据库保存着MySQL服务器维护的所有其他数据库的信息，比如有哪些表、哪些视图、哪些触发器、哪