本文探讨了AI智能体技术从聊天模型向实用工具转型的关键挑战——如何安全高效地连接LLM与外部世界。重点介绍了模型上下文协议(MCP)这一开放标准，其通过三层架构(客户端-服务器-工具)实现"一次开发，到处使用"的目标。MCP提供三大核心原语：执行工具(Tools)、只读资源(Resources)和预设提示词(Prompts)，并支持多种传输协议。文章还对比了MCP与Agent

架构决策权执行权上下文控制SAS单 Agent单 Agent差Executor好Basic MASPlannerPlanner很好⭐⭐⭐⭐⭐场景推荐架构简单问答基础 SAS工具密集长对话Basic MAS超复杂任务通用 AI Agent 平台⭐⭐⭐⭐⭐Agent 架构的本质，不是模型有多强，而是“谁在什么时候，知道什么，能做什么”。

本文探讨了推荐系统中从高维稀疏向量转向低维稠密向量（embedding）的必要性。高维稀疏向量（如词频、TF-IDF）虽然直观，但存在计算复杂度高、语义表达力差和维度灾难等问题。相比之下，低维稠密向量通过Word2Vec、BERT等模型学习语义空间表示，能更好地理解语义、提高计算效率并支持冷启动推荐。实验表明，embedding能有效捕捉词语间的语义关系，而不仅是字面匹配。这种转变使推荐系统从简单

方式适用情况是否推荐FastJSON 环境，手动序列化✅ 推荐Jackson 生态，手动序列化✅ 推荐仅当默认支持 JSON 序列化⚠️ 可能有问题✅最佳实践：手动转换 JSON 字符串，避免误解析，确保为！

适配器模式的核心思想是提供一个兼容性接口，使得不兼容的接口之间能够顺利通信。类适配器适合简单且不需适配多个源类的情况。对象适配器更灵活，适用于需要适配多个源类或动态变化的情况。通过合理使用适配器模式，可以显著提高系统的可维护性和扩展性，降低代码耦合度。希望这篇博客能够帮助你更好地理解适配器模式及其应用！

如果我们选择“rests”作为输入词（即中心词），Skip-gram 的任务是预测“rests”周围的词，比如“he”，“in”，“peace”。在文本分类、情感分析等 NLP 任务中，我们可以将每个单词映射到 Word2Vec 词向量空间，然后通过对文本中所有词向量的平均或者加权平均，得到一个文本的向量表示。例如，在学习过程中，“cat”和“dog”这样的词，因为有相似的语义和上下文，模型会通过

具体来说，反向传播能够有效地计算每一层的梯度，并通过梯度下降法更新每一层的权重。通过链式法则和梯度计算，反向传播算法能够有效地传递误差，计算每一层的梯度，并通过梯度下降法更新权重，使得神经网络逐渐收敛，达到最优解。反向传播的本质是通过链式法则（Chain Rule），把最终输出的误差“反向”地传递到每一层网络中，逐层计算梯度，从而调整权重，达到减少误差的目的。使得深度神经网络的训练变得更加高效和可

通过这篇指南，您已经成功将Mac上的开发环境切换到JDK 17。使用重新构建项目后，您可以在项目中充分利用JDK 17的新特性。

在 Java 应用程序中，数据库字段与 Java 对象属性之间的映射是常见的需求。本文将对比两种常见的映射方法：MyBatis 的自动映射与手动映射（包括反射和。因此，在实际开发中，建议使用 MyBatis 的自动映射机制以提高开发效率和代码可维护性。希望这篇文章能帮助你更好地理解不同数据库字段映射方式的优缺点，并在你的项目中做出最合适的选择。对于大多数应用场景，MyBatis 提供了最简洁、自动

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