暂无搜索历史
当我们朝着构建能够推理、计划和自主行动的智能系统前进时，模型上下文协议 (MCP) 在构建 AI 模型如何与外部工具和数据交互方面扮演着关键角色。在采用 MCP...
随着基于智能体（Agent）的系统日益复杂，开发者们开始借助新的框架和工具来更高效地管理任务编排、数据访问以及实时交互。在这一背景下，MCP 和 Semanti...
大模型虽然功能强大，但其输入长度（即上下文窗口）始终存在限制，这意味着它们在会话过程中无法记住所有交互内容。如果我们能为模型构建一个独立、可移植的“记忆层”，作
在当今AI世界中，应用程序和大模型之间的无缝集成至关重要。模型上下文协议 (MCP) 通过允许 AI 模型访问外部工具和数据源来弥合这一差距。
随着企业逐步引入 AI 原生能力，MCP 已成为构建 AI Agent 的关键标准之一。它为不同系统间的通信、控制和互操作提供了统一框架。然而，在实际部署中，选...
现代人工智能应用程序通常需要对不同的语言模型和专门的服务器进行复杂的编排，每个服务器在更大的工作流中处理特定的任务。然而，这种分布式方法引入了一个关键的挑战： ...
模型上下文协议 (Model Context Protocol，MCP) 是一个新标准，用于以统一的方式将 AI 助手 (如 llm) 与外部数据源和工具连接起...
【引】尽管AI 可以帮助我们顺利地理解MCP规范，但一份完整的MCP规范中译稿还是有意义的，可以进一步帮助我们理解MCP规范的来龙去脉，以及协议中细节的方方面面...
团队效能指标是啥？就是你团队的实时健康仪表盘！它不看PPT吹得天花乱坠，只看代码落地、价值交付、队友血压！用好它们，告别“拍脑袋计划”和“甩锅大会”，让团队跑得...
【引】有的事情别人不问时我们明白，一旦要我们解释它我们就不明白了，而这正是我们必须留心思索的东西。于是，开启了一次又一次的论文阅读之旅。
生成式人工智能（GenAI）近年来发展迅速，大语言模型成为这一浪潮的核心力量。无论是商业还是开源模型，它们都具备强大的语言理解与生成能力，正广泛应用于内容创作、...
【引】你可能读过《clean architecture》一书， 也读过《clean code》，如果缺了些什么？ 那可能就是 Clean API 了。本文译自“...
LLM 温度是一个参数，它控制着 LLM 预测的下一个单词的概率分布。它通过改变下一个单词被选中的可能性，为 LLM 的输出增加了一些随机性或多样性。温度可以影...
大语言模型（LLM）在生成文本时，通常是一个 token 一个 token 地进行。每当模型生成一个新的 token，它就会把这个 token 加入输入序列，作...
现在大家都在聊大模型，动不动就说什么“智能涌现”、“颠覆行业”。但说实话，真正能把大模型用好的，不是谁喊得响，而是看谁的系统设计够硬核！
【引】如果认为“善战者无赫赫之功”是错的，如果项目的风平浪静全部被归为没有难度，如果只有不断救火的人才能得到赏识，如果只有在鸡飞狗跳的环境中才能得到成长的话， ...
【引】又是一次漫长的阅读之旅，试图从工程视角看生成式人工智能，虽然没有完成从GAM到大型多模态模型 (LMM) 的架构演练，但是可以清晰地理解其脉络，在构建应用...
我们，正在进入一个开发人员将更少关注实现细节而更多关注描述意图和结果的时代。这让我想起了原来使用 Puppet 和 Ansible 的日子，但是已经达到了一个全...
当Model Context Protocol（MCP）在2024年11月首次亮相时，技术社区曾短暂为之振奋——从Copilot到Cognition再到Curs...
AI 智能体的兴起触发了AI应用协作的新领域。这些智能体不再局限于被动的聊天机器人或独立的系统，它们现在被设计用于推理、计划和协作ーー跨任务、跨域甚至跨组织。但...
