本文介绍了携程机票前端基于Server-Sent Events（SSE）实现服务端推送的企业级全链路通用技术解决方案。深入探讨 SSE 技术在应用过程中包括方案对比、技术选型、链路层优化以及实际效果等多维度的技术细节，为类似使用场景提供普适性参考和借鉴。该方案设计目标是实现通用性，适用于各种网络架构和业务场景。
随着企业全球化业务的扩展，如何高效、经济且可靠地将分布在海外各地的应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务 (SLS) 进行分析与监控，已成为关键挑战。本文聚焦于阿里云高性能日志采集 Agent（iLogtail/LoongCollector）在海外场景下的应用，深入探讨了如何为不同部署环境（包括本地机房、跨云平台及阿里云环境）设计最佳的网络接入链路。我们优先推荐 LoongCollector，因为它能提供更优的可靠性，尤其是在多目标发送场景下。文中详细分析了多种网络方案，涵盖公网直连、全球加速 (GA) 优化、阿里云内网以及专线/CEN/VPN 接入等方式。此外，本文还重点介绍了成本优化策略，包括利用 CloudLens for SLS 进行用量诊断，以及将公网链路迁移至私网以降低成本。同时，详细拆解了两种核心的多目标发送配置：一是通过 Agent 双写实现跨地域容灾（数据冗余），二是实现多地域/多目标日志分发（按需路由）。本文旨在为企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统提供全面的实践指导和配置参考。
在人工智能技术飞速发展的今天，编程工具也迎来了变革。Cursor作为一款基于VS Code重新设计的AI驱动代码编辑器，正在重塑开发者的编程方式。它不仅提供智能代码补全、自然语言编程、多文件编辑等强大功能，还通过YOLO模式等创新特性实现任务自动化，让开发者能够更高效地编写代码、减少重复劳动。本文将深入解析Cursor的核心功能、与传统IDE的区别、真实用户反馈以及它对软件开发未来的影响。
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。
随着 Manus 的火热，开源社区迅速响应，涌现出如 OpenManus 这样无需等待、人人可部署的优秀替代方案，它们通过多智能体协作和工具调用能力，实现了令人瞩目的效果。 正是在这样的大背景下，Spring AI Alibaba JManus 应运而生。它是一个完全以 Java 语言为核心、彻底开源的 OpenManus 实现。 JManus 产生的初心就是 “让Java程序员距离AI更近一点”。希望能够构建一个以 Java 语言为根基，基于 Spring AI Alibaba 的通用 AI Agent 框架/平台，让 Java 程序员朋友们能够更简单容易地使用 Agent 满足自己的工作、日常生活需求。 作为一个 Spring AI Alibaba 项目的子项目，整个项目在 GitHub 上获得接近 3k star，并且在快速增加中。在大语言模型构成方面，JManus 可以无缝集成包括 Claude 3.5、Qwen3 等在内的多个顶级大模型，使得开发者能充分利用各个模型的优势。
随着交易和社区搜索业务稳步快跑，基建侧引擎越来越复杂，之前搜索底层索引查询结构已经存在较为严重的性能瓶颈。成本和运维难度越来越高。在开发效率上和引擎的稳定性上，也暴露出了很多需要解决的运维稳定性和开发效率短板。而在引擎的业务层部分也需要逐步升级，来解决当前引擎中召回层和业务层中各个模块强耦合，难维护，迭代效率低下等问题。
如果你在过去五年中构建过前端应用程序，你可能会有这样的时刻：盯着你的状态管理设置，也许心里会犯嘀咕：“为什么这会如此地复杂？” 在属性传递、上下文地狱、reducer 膨胀以及关于是使用 Redux、Zustand、Recoil 还是自己构建解决方案的无休止争论之间，管理应用程序状态已成为前端开发中最令人疲惫且过度设计的方面之一。但这里有一个激进的想法：如果大部分复杂性可以简单地……消失呢？不是通过简化，而是通过使其更智能。随着人工智能的不断发展，我们开始看到它的影响蔓延到软件开发中意想不到的角落。最有前途的前沿领域之一是什么？人工智能辅助和驱动的状态管理。这不是一个遥远的愿景或过度炒作的趋势。它正在发生，并且正在重塑我们对现代用户界面中数据和逻辑流动的思考方式。
随着 AI 技术快速发展，业务对 AI 能力的渴求日益增长。当 AI 服务面对处理大规模请求和高并发流量时，AI 网关从中扮演着至关重要的角色。AI 服务通常涉及大量的计算任务和设备资源占用，此时需要一个 AI 网关负责协调这些请求来确保系统的稳定性与高效性。因此，与传统微服务架构类似，我们将相关 API 管理的功能（如流量控制、用户鉴权、配额计费、负载均衡、API 路由等）集中放置在 AI 网关层，可以降低系统整体复杂度并提升可维护性。
