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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

可以了解到多智能体系统，正是通过独特的架构设计，让 AI 突破单智能体的能力边界，实现更复杂的任务协作。

多智能体系统不是银弹

在 AI 快速发展的今天，我们能明显感受到不同智能系统的差异：有的擅长自然对话，有的依托技能点精准响应。

多智能体系统架构解析

随着中国消费认知的不断升级，网购走进千家万户，越来越被人们所接受。淘宝、唯品会、考拉、京东、拼多多等逐渐成为我们生活的重要组成部分。

电商并发减库存设计，如何做到不超卖

刚开始接触微服务时网上给的方案大都数是通过透传Token做鉴权，但我认为这种方式不是很妥当。接着往下看：

微服务鉴权设计的几种方案

RPC主要是基于TCP/IP协议的，而HTTP服务主要是基于HTTP协议的，我们都知道HTTP协议是在传输层协议TCP之上的，所以效率来看的话，RPC当然是要更胜一筹啦！下面来具体说一说RPC服务和HTTP服务。

RPC好，还是RESTful好？

在 MySQL 中，有很多看上去逻辑相同，但性能却差异巨大的 SQL 语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意间导致整个数据库的压力变大。

MySQL 类型转换的隐秘逻辑：你可能踩过的坑

Spring 团队开源 nohttp 项目，用以查找、替换和阻止 http:// 的使用。

Spring 团队开源nohttp，尽可能不用HTTP

一线架构师，致力于汇聚高可用架构、大数据、分布式架构、人工智能等架构的学习分享、深度剖析、实战案例与前瞻思考。 坚持分享接地气儿的架构技术干货文章！

一图解析微服务架构核心设计

AI Agents vs Agentic AI：有何区别？为何如此重要？

Agent 架构是定义AI智能体组件与交互方式的蓝图，让Agent得以感知环境、进行推理并采取行动。本质上，它就像智能体的数字大脑——整合了"眼睛"（传感器）、"大脑"（决策逻辑）以及"双手"（执行器）来处理信息并采取行动。 

LangGraph Agent 架构设计

架构有时候挺难捉摸的——人们不断提出新想法，这些想法在没有任何背景或者细微差别的情况下快速成为主流“实现方式”；而迫于寻求架构改进之法的行业则盲目跟进，不假思索地全盘接受。

模块化 VS 微服务：别让架构选择误入 “伪需求” 陷阱

大模型首次生成内容与「重新生成」两次返回的内容近乎完全相同，几乎没有体现出任何差异性。

大模型重复生成内容：根因剖析与优化策略

两个独立的应用程序需要一个中介来相互通信。因此，开发人员通常会构建桥梁——应用程序编程接口 (API) ——以允许一个系统访问另一个系统的信息或功能。

API 架构风格抉择：SOAP、REST、GraphQL 和 RPC 的特性、优势与局限

随着智能应用场景的深化，单一 Agent 在处理复杂任务（如电商智能客服、金融数据分析流水线）时显现出明显局限性。传统链式调用框架（如 LangChain）依赖开发者手动编排流程，在面对任务分支、动态决策和资源复用等场景时，往往陷入维护成本高、扩展性差的困境。

LangGraph：如何用“图思维”轻松管理多Agent协作？

在 AI 技术迅猛发展的今天，越来越多的研发同学面临着众多大模型选型的挑战。随着业务需求的多样化，大家希望能够逐一对比和探索不同的大模型，以便选择最适合的解决方案。然而，不同模型的对接方式各异，请求格式、参数解析也各不相同，这给开发者带来了不小的困扰。

无缝切换，实现多厂家大模型高效对接

它强大的能力让人惊叹不已，写代码、做翻译、生成文案……简直无所不能！不少小伙伴跃跃欲试，却又担心自己不是程序员、不会写代码，用不好这么“高大上”的工具。

Deepseek 这么厉害，普通人怎么用好它？

在人工智能技术飞速发展的今天，大模型（LLM）已成为推动 AI 应用落地的核心驱动力。上次分享「普通人上手 Deepseek 的实用攻略」，我们已经将 Deepseek 大模型的能力高效地部署到本地环境，并对外提供稳定的服务。

基于 LangServe 的 Deepseek 本地大模型服务化实践

近期，DeepSeek 作为人工智能领域一颗新星，冉冉升起，引发业界广泛关注。这款由深度求索公司开发的AI工具，以其强大的功能和广泛的应用前景，迅速成为科技圈的新宠，相信在春节期间也刷爆了大家的朋友圈。

普通人上手 Deepseek 的实用攻略

“Android、iOS 和 Windows 都是平台，AI Agent 将成为下一个平台”，比尔·盖茨在他的博客文章中这样说到。

近期爆火的 AI Agent，运行原理全解析

Redis 是一种广泛应用的高性能内存数据库，常用于缓存场景以提升系统性能和用户体验。然而，使用 Redis 缓存时，可能会遇到一些经典问题，比如一致性问题、缓存穿击、缓存穿透、缓存雪崩，以及缓存污染等。这些问题如果不加以有效处理，可能导致系统性能下降，甚至引发服务不可用的严重后果。

Redis 经典缓存问题：一致性、穿透、击穿、雪崩与污染

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