这款由阿里巴巴开源的Java诊断神器，在GitHub上斩获了37,000+Star，是无数Java程序员的线上排障必备工具。Arthas Agent将AI的自然语言理解能力与Arthas强大的诊断能力相结合，让Java应用诊断变得前所未有的简单。Agent 自动执行 thread -n 3，获取 CPU Top 3 线程，分析堆栈，给出诊断结论。截至2025年底，Arthas已迭代至4.x版本，最

Data Agent 的终极形态不是更好的 BI 工具，而是企业的"数据大脑"。火山引擎率先推出的 Data Agent 评测体系，代表了行业从"技术指标"向"业务价值"评测转型的方向。核心评测维度将从"SQL 准确率"扩展到"分析意图完成率"、"事实一致性"、"响应效率"等多维度。腾讯 2026 年犀牛鸟精英人才计划中，专门设置了"Data Agent 前沿技术研究"课题，核心方向就是 Mult

Dario做了明确的判断："写代码"这个动作会最先被AI替代，更广泛的软件工程（系统设计、需求理解、AI 团队管理）需要更长时间，但端到端的自动化，但是"也终将发生"。不过他引用了比较优势的概念-即使你只做5%的任务，AI做另外95%，你的产出效率变成了原来的20倍，那5%被极度放大了。截至2026年，有了GPT、Claude这样的大模型支持，传统的很多岗位都会消失，很多历史「定律」也会失效，学习

不过，这也有个坏处，就是要求输入的语句有一定规范性，不能过于随意，其实这对于程序员来讲并不是多大的负担，程序员本来就习惯了更为严格的程序代码，这个 Copilot 要求规范复杂度远远低于程序语言（以及报表原来那些公式），甚至低于 Excel 水平，程序员掌握起来并没有难度，而且，Copilot 还配有贴心的帮助功能，全程辅助用户精准输入指令。Copilot 的每一步输出都是确定的，它根据规则生成的

只有充分了解大模型的技术原理、AI产品结构，才能了解背后的数据链。详细讲解案例的思路、应用场景，以及背后的技术原理、核心技术！朋友小林最近很焦虑，“现在好多企业都开始招AI方向的数据了，不懂大模型，找工作都越来越难了。确实，过去一年，除了字节、百度等互联网大厂，各中小型企业，也都在加紧布局AI。，都可以直接在自己的工作中使用，让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例！本次课程，专门面向数据人群，解析当

在技术实现上，Milvus 构建在 Faiss、HNSW、DiskANN、SCANN 等流行的向量搜索库之上，支持数据分片、流式数据摄取、动态 Schema、结合向量和标量数据的搜索、多向量和混合搜索、稀疏向量等高级功能。产品定位的差异还体现在应用场景的适配性上。目前Milvus最新版本为2.6，Milvus 2.6重点关注核心架构改进，包括更简单的部署、更少的依赖性、更快的数据摄取管道、更低的存

目前Flink Agents的Demo（如Flink作业智能运维）虽然概念上与Skills类似（利用LLM生成问题描述，检索SOP执行），但实现相对耦合。它接收事件，根据AgentPlan中的actions_by_event映射找到对应的Action，并创建具体的ActionTask来执行，负责协调调度。我们在很早的时候关注过Flink Agents这个项目，到2026年的今天，Flink Age

Anthropic的开发者们定义了这样一套和大模型交互的标准，但是这套标准争议很大，我个人的看法是：无论MCP还是Skill，大概率都是AI发展中的中间产物。这部分在使用Trae这样的工具的时候，不同的工具提供了不同的开发方式，例如Trae的SOLO Code、SOLO Build模式等，他们分别适用不同的场景，这个需要自己多多体验。但是客观的说，Sping AI更适合后端的微服务架构，更适合做大

前言一年一度的双11又要到了，阿里的双11销量大屏可以说是一道特殊的风景线。实时大屏（real-time dashboard）正在被越来越多的企业采用，用来及时呈现关键的...

2025年下半年开始，Agent + MCP（Model Context Protocol）+ Skill 的组合逐渐成熟，让我们看到了一种全新的可能：把数仓的口径查询能力，从"人工服务"变成"Agent 自助服务"。它不是一个简单的"查字典"操作，而是一个涉及多数据源、多系统、多步推理的链路。回到开头，Agent + MCP + Skill 这套方案的核心价值，是把数仓团队多年积累的口径知识，散