通过确定说话人的位置，ODAS可以更好地捕捉说话人的声音，并减少环境噪声和其他干扰因素的影响，从而提高语音识别的准确率。而且，它还有速度测试、ping测试、MTR测试，以及网站可用性检查等功能， 具有查询速度快、、内存占用低、支持多种部署方式等特点，简直就是网络检测的瑞士军刀！简单来说，ODAS可以帮助确定声音来源的位置，并对这些声音进行区分和追踪，这在许多场景中都非常有用，如语音识别、会议系统、

多租户架构是指在一个应用中支持多个租户（Tenant）同时访问，每个租户拥有独立的资源和数据，并且彼此之间完全隔离。通俗来说，多租户就是把一个应用按照客户的需求“分割”成多个独立的实例，每个实例互不干扰。

能够调用外部系统（数据、工具）是 Agent 的关键特征。但外部系统不具有标准时，代码维护大量 Tools 和系统集成的复杂度会非常高。如 OpenAI Function Calling API，只适用于特定 LLM 和平台，每个应用需要单独开发交互逻辑，难以复用和扩展。：Context 是 Agent 和 LLM 之间的传输对象，但 Agent 和 LLM 对话的过程中，往往需要维护复杂的 Co

接口如何实现幂等性？

通过手动配置IP实现Ubuntu桥接模式，可以用于虚机和寄宿机网络互通。当寄宿机可以上网，虚拟机也可以上外网

在MCP/API变现这件事上，大多数人要么被复杂的技术栈劝退，要么在使用现有平台时，被高昂的抽成和规则限制。XPack 则提供了一个“两全其美”的方案——既给了你开箱即用的便利，又保留了掌控一切的自由度。近年来AI 疯狂崛起，很多人都在想：我能不能把自己写的 API、MCP 工具、AI 插件，做成一个小服务，让更多人调用，顺便赚点副业收入？真心建议对MCP变现感兴趣的同学，可以去研究一下这个开源项

前几天火山引擎的豆包大模型1.6正式发布了。火山引擎AI云原生的核心是打造了Agent开发的新范式：大模型+Agent开发平台。大模型我们可以用豆包大模型1.6。Agent开发平台，我们可以使用PromptPilot通过交互式引导与提示词优化，在火山方舟通过MCP协议调用云服务，解决部署繁琐问题。我赶紧试用了一下。这几天我用Trae+豆包1.6+火山方舟的MCP，开发了一个美食推荐助手agent。

通过确定说话人的位置，ODAS可以更好地捕捉说话人的声音，并减少环境噪声和其他干扰因素的影响，从而提高语音识别的准确率。而且，它还有速度测试、ping测试、MTR测试，以及网站可用性检查等功能， 具有查询速度快、、内存占用低、支持多种部署方式等特点，简直就是网络检测的瑞士军刀！简单来说，ODAS可以帮助确定声音来源的位置，并对这些声音进行区分和追踪，这在许多场景中都非常有用，如语音识别、会议系统、

数据库中ORDER BY用法

CRT连接虚拟机Ubuntu