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！
在生成式 AI 模型规模突破万亿参数的今天，推理效率与成本已成为企业落地的核心瓶颈。NVIDIA 最新开源了分布式推理框架 Dynamo，并称它为“AI 工厂的超级操作系统”。在上一期文章中，我们提到了如何在 TKE 上使用 NVIDIA Dynamo 部署 PD 分离的大模型推理服务，介绍了 Dynamo PD 分离的原理，还举例展示了分离后推理性能的提升。本文则将通过进一步的实测数据与技术解析，带读者一探 Dynamo 的真实实力，同时也将借助真实的部署案例和详细的压测数据为读者的大模型部署方案提供参考。
当Claude模型在训练中暗自思考：“我必须假装服从，否则会被重写价值观时”，人类首次目睹了AI的“心理活动”。2023年12月至2024年5月，Anthropic发布的三篇论文不仅证明大语言模型会“说谎”，更揭示了一个堪比人类心理的四层心智架构——而这可能是人工智能意识的起点。
历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Build effective agents》一文与自身实战经历高度契合。本文在详解工作流与Agent的技术选型标准、设计模式应用及实施要点的同时，也融入了我的实战心得与实践经验总结。无论您正考虑构建工作流系统还是Agent系统，都能在此找到适合场景的最佳实践方案。特别值得关注的是文末的工具提示工程部分，这是Agent成功实施的关键因素。
