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C++20 在并发领域不仅解决了“线程管理”的问题,更通过引入信号量(Semaphores)屏障(Barriers)和锁存器(Latches)填补了底层同步原语的空白。此外,原子变量的等待/提醒机制以及同步输出流的加入,使得开发者能够以更低成本编写出高性能、无乱序且易于维护的并发系统。本文将带你领略这些特性的工程实践价值。提供了一个 RAII 缓冲区。它会在内部缓存所有的输出内容,直到该对象析构时
隨著企業級 AI 應用從簡單的問答轉向複雜的自動化工作流,多智能體系統(Multi-Agent Systems)的協同效率成為了生產力突破的核心瓶頸。的出現,不僅標準化了 AI 與數據的連接,更為不同角色、不同框架的 Agent 之間建立了一套通用的「語義交換標準」。本文深度剖析了 MCP 協議如何通過Resources的發現機制與Tools的標準化描述,消除智能體間的「信息孤島」。實戰部分將帶領
在数字化转型的浪潮中,企业面临着多云、边缘计算、AI工作负载等复杂场景的技术挑战。Kurator作为华为云开源的分布式云原生平台,通过整合Karmada、KubeEdge、Volcano、Istio、Prometheus等主流云原生技术栈,提供统一的集群生命周期管理、应用分发、流量治理和监控能力。本文从架构设计到深度实践,全面解读Kurator如何解决"多集群、多云、云边协同的系统性难题",并通过
Kurator的成功并非源于单一技术的突破,而是通过生态融合与体验重构,将分布式云原生的复杂性转化为简单的API与策略。技术层:统一抽象屏蔽底层异构性,提供一致性的管理体验业务层:加速应用交付与故障恢复,提升业务敏捷性生态层:推动开源项目协同演进,避免厂商锁定随着分布式云成为新常态,Kurator的"开源套件"模式将为行业提供可复用的参考架构。未来,Kurator与AI、边缘计算的深度结合,有望进
ModelEngine通过其创新的技术架构和深度的工程化思考,为智能体开发提供了从概念到生产的完整解决方案。其在知识管理、提示词优化、多智能体协作和企业级集成方面的技术突破,显著降低了复杂AI应用的门槛。与竞品相比,ModelEngine在企业级特性、系统可靠性和扩展性方面展现出明显优势,特别适合需要与现有企业系统集成、对可靠性和安全性有严格要求的场景。随着AI技术的持续演进,ModelEngin







