Qwen模型监督微调(SFT)企业实践指南 本文系统介绍了阿里Qwen系列大模型的微调方法。Qwen2.5/3系列覆盖7B-235B参数规模，其中32B模型性价比最优。企业级SFT建议： 模型选型：14B-32B模型配合万级数据即可满足多数场景，代码/数学任务推荐专用版本 数据准备：需严格质量检查，推荐Alpaca/ShareGPT格式 微调技术：优先采用LoRA/QLoRA方案，单卡可微调7B模

开源AI浏览器自动化工具BrowserUse凭借其技术优势与开源策略迅速崛起：三个月内斩获5万+ GitHub星标和1700万美元融资，以89.1%的行业领先任务成功率、完全开源免费（MIT许可证）及比竞品便宜85%的云服务（30美元/月）确立竞争优势。其创新性的三层架构（认知-决策-执行）融合DOM解析与视觉理解，支持10+主流LLM，在WebVoyager基准测试中表现优异。相比闭源竞品（如O

摘要：Agentic Context Engineering崛起为AI Agent开发核心技术 关键数据： 73%的Agent失败源于上下文管理不当 性能提升达46%，成本降低90% 2025年52%企业部署AI Agent 核心演进： 从单次Prompt优化转向系统性上下文管理 解决四大痛点：过载/崩溃/偏见/失效模式 形成完整技术生态：框架层（LangChain等）、商业平台（Claude）、

Embabel是Spring创始人Rod Johnson推出的JVM AI Agent框架,采用游戏AI领域的GOAP(目标导向行动规划)算法实现确定性智能规划,区别于LangChain依赖LLM推理的方式。框架通过Spring风格的注解模型(@Agent、@Action)定义Agent,结合强类型系统和编译时检查,提供企业级的开发体验。

Embabel是Spring创始人Rod Johnson推出的JVM AI Agent框架,采用游戏AI领域的GOAP(目标导向行动规划)算法实现确定性智能规划,区别于LangChain依赖LLM推理的方式。框架通过Spring风格的注解模型(@Agent、@Action)定义Agent,结合强类型系统和编译时检查,提供企业级的开发体验。核心优势包括:智能自动重规划、可解释的执行路径、原生Spri

摘要：MCP（ModelContextProtocol）和A2A（Agent2AgentProtocol）是两种互补的AI协议标准。MCP作为"AI的USB接口"，主要解决AI与工具/数据源的垂直连接，适合个人开发者构建单AI工具；A2A作为"AI的蓝牙协议"，实现多AI系统间的水平协作，适用于企业复杂工作流。MCP技术成熟度较高，采用JSON-RPC架构，