大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进,不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战,更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景,为读者提供前沿趋势的全局视角与产业升级的实践指引。
在 Kubernetes 上运行 AI 推理工作负载具有一些独特的特点和挑战,Gateway API Inference Extension 项目旨在解决其中的一些问题。我最近在 kgateway 项目[1] 中写过关于这些新能力的文章,而本文将深入讲解其工作原理。大多数人将 Kubernetes 中的请求路由理解为基于 Gateway API、Ingress 或 Service Mesh(统称为 L7 路由器)的机制。这些实现的原理类似:你定义一些根据请求属性(如 header、path 等)进行匹配的路由规则,L7 路由器会基于这些规则决定请求应发送到哪个后端,并使用某种负载均衡算法(如 轮询、最少请求、环哈希、区域感知、优先级[2] 等)。
随着分布式系统架构的普及,消息队列已成为支撑大规模、高并发在线业务的核心组件之一。TDMQ RocketMQ 版作为一款高性能、高可靠的消息中间件,通过提供稳定、低延迟的消息服务,帮助企业轻松应对业务洪峰、实现系统解耦。然而,在高并发、大流量场景下,如何合理分配资源、防止系统过载成为保障服务稳定性的关键。为此,TDMQ RocketMQ 版引入了分布式限流机制,通过动态调整客户端的发送与消费速率,确保集群在高负载情况下依然能够稳定运行。 本文将详细解析 TDMQ RocketMQ 版的限流机制,包括限流行为和限流实现原理。同时,结合实际案例,提供客户端实践教程,帮助开发者更好地理解并应用限流机制,避免因集群流控导致的业务受损。
本文以阿里云百炼上的工作流为例,将其封装成MCP服务并部署到阿里云百炼,随后引入智能体中,从而可以在智能体内使用自定义的MCP服务。今天我们先介绍其中一种方式。1. 编写代码封装MCP服务。2. 将封装后的服务发布到npm官方平台。3. 在阿里云百炼平台中创建自定义的MCP服务。4. 在智能体中引用自定义的MCP服务。
业界推测 2025 年是 AI Agent 的元年,从目前的技术发展速度看确实是有这个趋势。从年初 DeepSeek 的爆火开始,目前开源大模型的能力基本与商业大模型拉齐甚至是超越,完全开放的开源策略让大模型的使用彻底平权。这个可以说在某种程度上改变了 AI 应用的商业模式,基于自训练的闭源模型的优势被显著削弱,商业竞争从模型性能转向对应用场景的创新。 AI 应用的形态不断演进,从早期的 Chat 到 RAG,再到现在的 Agent。参考 Web 2.0 和移动互联网时代的技术发展,当某种新形态的应用开发需求爆发式增长,会催生新的开发框架和新的标准的建立,AI 应用正在经历这个过程。 目前开发框架还处于百花齐放的状态,Python 是否会成为主流开发语言,哪个开发框架会成为主流,这些都还未知,有待观望。但是近期比较火热的 MCP(Model Context Protocol)看起来已成事实标准,特别是近期 OpenAI 也官宣了对 MCP 的支持。 关于 MCP 的介绍不在本文赘述,本着学习的目的,动手做了一个实践,主要为了体验如何基于 MCP 开发一个 Agent 应用。本次实践会实
Building Microservices》这本书是吃透微服务的大部头,本文基于全书内容,系统性地阐述了微服务架构的设计原则、实施策略与挑战,从微服务的核心概念出发,延伸到架构设计、服务拆分、集成技术及规模化实践,为开发者提供了构建稳健微服务体系的指导框架。
本文是对《淘宝十年产品事》与《淘宝技术这十年》两本书的阅读笔记总结。通过回顾淘宝过去十年在产品、技术、架构、中间件及开放平台等方面的发展历程,展现了其从初期到成熟阶段所经历的关键决策、问题解决策略以及创新设计。文章不仅梳理了淘宝在电商生态中的角色演变,还深入探讨了业务与技术之间的相互驱动关系。通过对历史的探究,我们得以了解前人的智慧与经验,为未来的发展提供启示与借鉴。