本文以开源项目 HiMarket 为背景，系统梳理了从传统Web应用到现代AI场景下的六种主流API协议，帮助开发者厘清不同协议的核心定位、技术特点与适用场景。
这事儿得回到两周前，彼时我刚入职，正兴致勃勃地想接下来会做些什么，周会上说到新需求的进展遇到了一个小问题——面临上百个开源应用的k8s部署适配，TL表示现在啊，AI提效是关键，“咱们能不能搞个AI？”“就给它一个开源应用，它一下自己部署全了。” 在那个瞬间，我脑海里闪过的一个宏大的图景——一个全能的应用部署agent，好吧冷静下来，还是聚焦于一个小的开始，k8s部署物的自动生成。（输入一个开源项目（如 GitHub 链接），AI Agent 能够分析项目，并输出一个可直接部署的 Helm Chart 包。） 我一头扎进了 AI Agent 的世界。这个过程，比我想象的要曲折。经历了初期“AI 无所不能”的天真幻想，也体验了Agent 陷入无限循环时的茫然。最终，磕绊地实现了一个初级的最小可行性方案。现在把这段尚在进行时的探索之旅记录下来，作为个人学习的总结，也希望能和大家交流，得到前辈们的指点。
相信不少人都被“蛙蛙”、“小乌龟”表情包闪瞎过。当然，亦有可能你是另外一部分不明所以、看到大家在刷同样表情包的吃瓜群众（Android设备并未适配）。但你肯定多少听闻过，这是 HDR 惹的祸！
本文介绍了一项将多模态AI模型应用于身份证照片质量检测的实践。针对用户上传身份证时常见的图片问题，项目通过引入阿里云百炼平台的多模态模型，在OCR识别失败时进行智能检测与反馈，提供对客友好的提示文案，从而引导用户重新上传合格照片。该方案采用“无感知预发布+递进+灰度”上线策略，确保稳定性，并在不牺牲安全性的前提下，利用大模型提升图像理解能力。
