知其然，然后知其所以然。本文主要是对学习赛博活佛Andrej Karpathy 7个小时教学视频的总结和拓展阅读笔记，推荐去看原视频，很精彩，链接在文末。从最常用的聊天应用过程分析开始，引入对话过程原理浅析，再到LLM训练过程；再结合当前主流的应用形式，在得知最新用法的同时，加深对LLM的理解；再谈谈AI的最新重大进展MCP；以及作为JAVAer，在Java领域有哪些前沿能力去整合LLM。
在人工智能领域的宏大版图中，智能体（Agent）正以迅猛之势，逐渐攀升至舞台的聚光灯下。当前技术收敛趋势表明，2025年将成为智能体突破「环境感知-自主决策-价值对齐」能力三角的关键里程碑——这不仅是底层技术栈的颠覆性迭代（多模态感知网络、神经符号推理架构、具身智能系统的深度融合），更预示着人机协作范式将进入「认知共生」的新纪元。科技巨头、开源社区与产业资本的竞逐布局（据Gartner预测，2025年全球智能体开发框架投入将突破270亿美元），折射出这场技术变革对全球数字生态的重构势能。当下，2025年被广泛视作智能体发展进程中具有里程碑意义的关键一年，其发展态势备受各界瞩目。
本文通过对话形式探讨了《程序员修炼之道》一书中关于程序员软技能的核心观点，重点分析了责任感、破窗理论、蜥蜴脑直觉、工具集优化、风险边界控制及高效沟通等话题。 作者以浅显易懂的案例拆解，指出了程序员的核心竞争力不仅在于技术能力，更需通过责任感、职业素养和系统性思维实现自我提升与团队协作优化。
当下AI领域最炙手可热的概念，莫过于MCP。MCP 指的是Model Context Protocol（模型上下文协议）。令人意外的是，一个协议系统的热度，甚至盖过了OpenAI发布的最新模型，成为行业讨论的焦点。随着Manus的爆火，全球开发者对Agent技术的热情空前高涨。MCP作为Agent工具调用的“统一协议”，短短两个月内即获得了OpenAI、Google等主要AI公司的支持，从一个边缘技术规范一跃成为AI生态的底层标准。它的崛起速度之快，堪称AI基础设施领域的“现象级事件”。而开发者社区也涌现出各种MCP服务，仿佛它已是AI工具调用的“终极答案”。然而，当最初的狂热稍退，我们不得不面对更复杂的问题：MCP真的适用于所有场景吗？它是否被赋予了过高的期待？本文将从MCP的起源出发，剖析其核心价值与局限性，澄清常见误解，并探讨它的未来发展方向。我们的目的并非否定MCP的价值，而是希望回归理性——只有明确它的实际定位和适用边界，才能真正发挥它的潜力。毕竟，技术史上从不缺少“神话”，而真正的进步，往往始于祛魅之后的清醒认知。
谷歌在MCP协议快速发展之际推出A2A协议，定位为智能体Agent间的协调协议。本文通过具体的案例介绍了MCP和A2A的细节，通过同一案例在MCP与A2A两种模式下的实现差异，认为A2A模式下的 Agent 能够通过与大模型深度交互，交付更具价值的功能特性，从而更有效地吸引开发者群体。此外，A2A架构赋予每个 Agent 自主选择底层大模型的权利，这一开放性设计也将进一步吸引大模型供应商参与生态构建。 与行业普遍认为两种协议具有互补性的共识不同，笔者认为MCP和A2A协同发展仍面临显著挑战。文中还列举了 K8s 与Docker 的历史协同案例作为类比，将技术演进的想象空间留给读者。 限于笔者水平，本文部分观点可能存在错误，恳请大家不吝赐教。 注：作者4.18整理发布于内部系统，文中观点仅代表个人看法。
Kuikly 是腾讯广泛使用的跨端开发框架，基于 Kotlin Multiplatform 技术构建，为开发者了提供技术栈更统一的跨端开发体验。已在 QQ、腾讯新闻、QQ 音乐、搜狗输入法、QQ 浏览器等业务中广泛使用，显著提升了多端开发效率。近期 Kuikly 已在 GitHub 开源。那么，Kuikly 相对其他框架优势是什么？它的核心设计理念和技术原理是什么？现在，让我们一起探索 Kuikly 的奥秘。
腾讯云 TDMQ RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 打造的满足金融级高可靠的在线业务消息队列产品，凭借其高可用、高可靠等特性，被广泛应用于金融、电商，社交等高并发场景，获得了各行各业用户的广泛认可。在实际使用中， 订阅关系不一致是开发者经常容易遇到的一个问题，可能会导致消息消费异常、消息丢失等现象。 本文将深入解析订阅关系一致性的核心要点，从定义与约束机制，到底层实现原理与优化实践，再结合真实案例分享 TDMQ RocketMQ 版针对订阅关系不一致问题的解决方案，帮助开发者快速定位问题根源，构建稳定可靠的消息系统。
性能优化是降本增效路上必不可少的手段之一，在合适的时机采用合理的手段进行性能优化，一方面可以实现系统性能提升的目标，另一方面也可以借机对腐化的代码进行清理。在程序员的面试环节中，性能优化的问题也几乎是必考题。 然而性能优化并非一锤子买卖，需要一直监控，一直优化。过早的优化、过度的优化，以及优化 ROI 都是程序员们在工作中需要评估的关键点。本文作者总结了日常工作中常见的性能优化问题，围绕数据结构展开推荐了常见的几种性能优化方案——既有提升 3 倍性能的优化技巧，也有扛住26 亿/s API 调用量的健壮方案。文末还推荐了三款好用的性能测试工具，值得点赞收藏！
