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架构
框架
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agent
Multi-Agent全面爆发！一文详解多智能体核心架构及LangGraph框架
本文主要介绍多智能体集成框架LangGraph的相关概念及使用，关于大模型应用开发的基本的流程可以阅读：《GitHub 12w Star神器！一文详解大模型集成框架LangChain》，详细介绍了构建大模型应用的步骤及概念（提示词模版、输出解析器、记忆、工具、Agent、RAG等）
云资源开发者
2025-12-16
210
卓越架构师最佳实践征文#场景解决方案
顺势利导，天工开物：基于都江堰治水思想的跨行业可信数据空间建设实践
随着2026年“数据要素×”行动计划进入深水区，单纯的数据交易模式已遇瓶颈，重点行业面临“数据量大但价值密度低、隐私合规壁垒高、资产变现路径短”的三重困境。在新能源车能融合领域，车企坐拥海量电池数据，但面临V2G（Vehicle-to-Grid）双向互动中电网对车端数据不信任、车主对隐私泄露担忧的难题，导致移动储能价值无法释放；在生物医药领域，临床试验数据是新药研发的金矿，但因患者隐私红线与医院数据孤岛效应，导致药企获取RWE（真实世界证据）极其困难，研发周期居高不下；在智能驾驶与保险领域，L3/L4自动驾驶权责模糊，算法“黑盒”导致事故定责陷入僵局，保险理赔效率低下。构建一套能够解决跨行业信任、实现数据价值闭环的基础设施迫在眉睫。
用户11851456
2025-12-15
400
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容器服务
从零到精通：Docker容器化完整指南与实战练习
本文通过一套由浅入深、循序渐进的实战练习，系统性地展示了Docker的核心概念与实际应用。从最基础的镜像构建与容器运行，到复杂的多阶段构建优化；从单服务容器化，到多容器应用的网络配置与数据持久化编排，每一部分均配有清晰的代码示例、分步操作说明和验证方法。无论你是刚刚接触容器技术的初学者，还是希望巩固和深化实战经验的开发者，都能通过这些练习快速掌握Docker的核心技能，并搭建起可在生产环境中参考的容器化应用模型。
Lethehong
2025-12-15
760
DevOps 解决方案
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agent
2025年国内外AgentOps痛点与解决方案和工具链综述
AI Agent正从实验室走向生产环境，但其自主决策和不确定行为的特性给传统软件工程带来全新挑战。AgentOps（Agent Operations）作为应对这些挑战的系统性实践，已成为企业级Agent应用的必备能力。本报告基于2024-2025年国内外最新实践，为国内企业Agent研发提供工具链选型和方法论参考。
程序员吾真本
2025-12-16
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LLM
Spring AI 进阶之路04：集成 SearXNG 实现联网搜索
在前三篇文章中，我们已经将一个基础的 LLM 逐步打造成为了一个拥有流式响应能力和私域知识库（RAG）的智能对话应用。然而，RAG 虽然强大，但它依赖的知识库是静态的、需要人工维护的。当用户问及“今天最新的股市行情如何？”或“评价一下刚刚发布的XX手机？”时，我们的 AI 依然会因为信息滞后而束手无策。要打破这个壁垒，我们就需要赋予它联网搜索的能力。
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2025-12-13
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当第一次听说腾讯元器时，我本以为这只是众多AI工具中的又一个选择。但真正深入使用后，我发现它远不止如此——这是一个能让普通人也能创造专业级智能体的平台。最吸引我的是它深度集成微信公众号生态的能力，这正好契合我多年运营音乐类公众号的需求。
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2025-12-15
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MySQL InnoDB的B-Tree架构与PostgreSQL的Heap表+MVCC，在机器学习数据管道中表现出截然不同的性格。
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构建AI智能体：反应式应急+深思式优化：反应速度与规划智慧的平衡
反应式智能体类似于生物的脊髓反射弧，这种智能体遵循经典的"感知-行动"模型，不包含复杂的内部状态表示，也不进行耗时的推理过程。其核心机制是基于预先编码的条件-动作规则，对环境刺激做出即时、确定的响应。
未闻花名
2025-12-15
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云资源TDP2025年终荣耀时刻·第一弹｜同行
当一行行代码在指尖跃动，当一声声吐槽被认真聆听，当一个个需求采纳落地。那些在技术深处执着求索、在生态共建中并肩前行的身影，值得我们共同看见、共同铭记。云资源TDP开发者生态，因每一位建设者的热情与智慧而璀璨生辉。 2025年即将收官，这一年，是无数开发者与云资源TDP携手深耕、共创价值的高光之年。在「产品体验群」里深夜的一句反馈，在「需求平台」上反复打磨的建议，在「开发者社群」中无私分享的技术洞见……正是这些微小却坚定的光芒，汇聚成了云资源开发者生态最动人的星河。为此，我们正式启动 「云资源TDP 2025年终荣耀时刻」系列活动，以 “同行·共创·闪耀” 为主题，分别致敬每一位建设者。
TDP 官方运营
2025-12-15
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基于激进缓存的否定缓存效率技术研究
本研究针对当前DNS系统中不存在域名应答多以及否定缓存效率低的问题，开展协议层面的技术改进研究。DNS系统性风险在于大量请求在同一时间空间汇聚，若此类请求成本较低则容易被利用发起攻击。本研究通过发现造成此类低成本请求的原因、改进DNS协议，达到降低DNS系统性风险发生概率的目的。
草竹道人
2025-12-15
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草竹道人
2025-12-15

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