本文主要分享在过去的春节主互动中前端的一些实践，主要涵盖在复杂项目中的前端项目架构设计、数据管理、动画渲染、性能优化、高并发优化、异常容灾、研发流程协同等各个方面。
Nacos 3.0 正式版本发布啦！升级 MCP Registry，围绕着 MCP 服务管理，MCP 多种类型注册，包含 MCP Server 注册、编排、动态调试和管理，并且提供 Nacos-MCP-Router 可以进行 MCP 动态发现，可以自动安装、代理 MCP Server，全生态面向 AI Registry 进行升级；升级安全架构，默认开启鉴权，基础架构一系列升级，作为云原生时代的基础设施级产品，Nacos 3.0 不仅是技术能力的跃升，更是以更高效、安全的方式帮助用户构建云原生 AI 应用架构！
MCP使得 AI 发展的更迅猛，让 AI 不仅能说，还长出手来，可以自己做事。 Manus到如今已小有名气，被自媒体誉为"下一个国产之光"。随后OpenManus 光速进场，阿里QwQ（这个表情真可爱 XD ）也积极与 Manus 和 OpenManus 合作，强强联合。同时当前 AI 编码工具 Cursor，Cline 也都有自己的 MCP Server Marketplace，AI x 工具 的生态正在蓬勃发展，其中离不开的核心就是 MCP。对于个人来说，AI 以及 AI Agent 让我们从「我只能做什么」，转变成「我还能做什么」，但是 AI 也如一面镜子，照映的是我们自己。
在进行Agent能力落地、推广的过程中，我经常被问到一个问题：为什么一定要做Agent智能体？提出这个问题的人也挺多的，其实逻辑也并不复杂：同样的业务场景，使用Agent无非就是构建了一个基于大模型按多步骤执行的流程，如果通过传统的开发方法，如硬编码（Hard Code）或者低代码的配置化平台（如一些SOP配置平台、流程编排平台等），其实也同样能实现类似Agent的流程功能。
只需输入一段语音和一张照片，即可自动生成一个形象生动、口型与语音高度同步的视频人物。支付宝多模态应用实验室在 2024 年先后研发并开源了 EchoMimicV1 和 EchoMimicV2 两个生成式数字人项目。相关技术论文分别被 CVPR 2025 和 AAAI 2025 国际顶会接收。
本文深入解析了2025年春晚互动小游戏的技术实现，重点探讨了如何通过前端技术应对高并发和跨端协同的挑战。文章从背景出发，详细介绍了为确保用户流畅体验所采取的关键技术措施，包括渲染性能优化、Eva.js框架升级至2.0版本、WebGL 2的应用以及伪3D场景的实现等。此外，还分享了开发过程中遇到的挑战及解决方案，并展望了未来互动引擎的发展方向。
本文以阿里云百炼上的工作流为例，将其封装成MCP服务并部署到阿里云百炼，随后引入智能体中，从而可以在智能体内使用自定义的MCP服务。今天我们先介绍其中一种方式。1. 编写代码封装MCP服务。2. 将封装后的服务发布到npm官方平台。3. 在阿里云百炼平台中创建自定义的MCP服务。4. 在智能体中引用自定义的MCP服务。
业界推测 2025 年是 AI Agent 的元年，从目前的技术发展速度看确实是有这个趋势。从年初 DeepSeek 的爆火开始，目前开源大模型的能力基本与商业大模型拉齐甚至是超越，完全开放的开源策略让大模型的使用彻底平权。这个可以说在某种程度上改变了 AI 应用的商业模式，基于自训练的闭源模型的优势被显著削弱，商业竞争从模型性能转向对应用场景的创新。 AI 应用的形态不断演进，从早期的 Chat 到 RAG，再到现在的 Agent。参考 Web 2.0 和移动互联网时代的技术发展，当某种新形态的应用开发需求爆发式增长，会催生新的开发框架和新的标准的建立，AI 应用正在经历这个过程。 目前开发框架还处于百花齐放的状态，Python 是否会成为主流开发语言，哪个开发框架会成为主流，这些都还未知，有待观望。但是近期比较火热的 MCP（Model Context Protocol）看起来已成事实标准，特别是近期 OpenAI 也官宣了对 MCP 的支持。 关于 MCP 的介绍不在本文赘述，本着学习的目的，动手做了一个实践，主要为了体验如何基于 MCP 开发一个 Agent 应用。本次实践会实
