在AI大模型应用爆发的今天，Model Context Protocol (MCP) 作为连接AI大模型与应用的关键协议，正在快速普及。然而，如何在企业级环境中高效部署和管理MCP服务，成为技术团队面临的重要挑战。本文将深入剖析MCP Server的五种主流架构模式，并结合Nacos服务治理框架，为企业级MCP部署提供实用指南。
本文探讨了在直播业务中实现“多端一码”的技术方案，重点介绍了使用 Kotlin Multiplatform（KMP）来解决多端代码逻辑差异、提升开发效率和维护性的实践过程。文章从背景问题出发，详细阐述了 KMP 的核心技术特性，并结合直播业务的实际场景，分享了从技术预研到复杂业务落地、再到架构迁移的完整经验。通过这一系列探索与实践，团队验证了 KMP 在直播核心业务中的可行性与优势，并为未来实现 UI 与逻辑的全面统一奠定了基础。
"API 管理" 和 "API 网关" 这两个术语经常会被交替使用，在大模型应用上更甚（大模型被认为是 API 经济/货币化的催化剂）。但实际上，它们代表着不同的概念，服务于 API 生命周期的不同阶段。本文将探讨两者的起源和发展、关键差异对比、如何协同工作以及未来发展趋势。希望本文对技术团队做出更明智的架构决策上，能起到一些助益。
高德的poi数据来源多种多样，处理流程也多种多样，但因流程相对固定，因此使用了流程化配置简化开发，使用表达式语言保证灵活性。为了加深对平台的理解，并帮助大家对编排有一定的了解，本文会以影响范围的视角去总结当前编排的方案。
本文主要介绍了淘宝直播组件进行的三大优化方向：组件调度、组件复用和组件治理。通过这些优化，旨在提升直播间性能与用户体验。最终，这些优化在技术指标（如 CPU 使用率、卡顿率）和业务数据（如人均观看时长、转化率）上都取得了显著提升。文章也提到了未来将继续优化的方向，包括布局层级优化和组件内部逻辑精简等。
在AI大模型应用爆发的今天，Model Context Protocol (MCP) 作为连接AI大模型与应用的关键协议，正在快速普及。然而，如何在企业级环境中高效部署和管理MCP服务，成为技术团队面临的重要挑战。本文将深入剖析MCP Server的五种主流架构模式，并结合Nacos服务治理框架，为企业级MCP部署提供实用指南。
Dify[1]是一款开源的大模型应用开发平台，可以通过可视化的画布拖拖拽拽快速构建AI Agent/工作流。Agent通常指能够自主决策、动态响应的智能体，比如聊天机器人、自动化客服等。工作流适合结构化、步骤明确、对输出内容和格式要求非常严谨的场景。 Dify工作流有许多场景，需要用到定时调度，比如：风险监控：每分钟扫描风险数据，通过大模型分析是否有风险事件，并发出报警。数据分析：每天拉取金融数据，通过大模型进行数据分析，给出投资者建议。内容生成：每天帮我做工作总结，写日报。本篇文章将介绍如何通过任务调度系统调度Dify工作流，通过任务调度系统调度LangChain脚本请看《LangChain脚本如何调度及提效？》。
