本文探讨了在大模型（LLM）时代下，如何重新定义业务核心资产以及Agent的演进与协作机制。文章从技术分层、Agent定义、协作模式、任务分配、冲突解决到工具调用标准（如MCP协议）等多个维度展开分析，并结合工程实践视角，提出了对Agent平台能力建设的思考，旨在为构建高效、灵活、可扩展的Agent系统提供参考。
最近刷了几篇cursor的文章，看到其中一篇文章介绍了几个cursor项目开发案例，突然有种睁眼看世界的感觉。之前对AI Coding的认知还停留在tab补全、自动生成单元测试上，没想到现在已经发展到直接能开发项目了，某种意义上做到了“有嘴就行”。于是试玩了下cursor，并结合了MCP、Rules、Docs等新功能，帮助对cursor不熟的同学快速入门。 Model Context Protocol，模型上下文协议。 官网：https://modelcontextprotocol.io/introduction功能：MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.（类比电子设备现在通用的USB-C口，MCP提供了一种开放标准，能让AI应用安全地访问和操作本地及远程数据，为AI应用提供了连接万物的接口）
OpenAI Agents SDK是一个轻量级且易于使用的工具包，用于构建基于代理的AI应用程序。 提供了一些基本构建块，包括具备指令和工具的代理（Agents）、用于代理间任务委托的交接（Handoffs）以及用于输入验证的护栏（Guardrails）。 在官网上OpenAI给出了两个理由使用它，而且也介绍了 Agent Loop、Python-first、Handoffs、Guardrails 、Function tools 和 Tracing 6个特性，对于现阶段的我们对Pyhon-first 和 Function tools 就不做过多的阐述了，但是其他的四个特性还需要进一步详细阐述。
随着AI技术的迅猛发展，AI智能体在0day漏洞挖掘领域展现出前所未有的潜力。本文将深入探讨AI Agent如何通过创新的多智能体协作系统，打造出高效的0day漏洞“生产线”，实现自动化的漏洞检测。通过基准测试和实战验证，Agent在复杂代码和大型项目中的表现超越传统工具，极大提升了漏洞识别效率与准确性。
从IE6的“兼容性噩梦”到AI驱动的智能开发，前端技术二十年间完成了史诗级进化。AI技术革命不仅改变了开发方式，更重新定义了前端的可能性。未来，人与AI如何协作？前端又将走向何方？让我们回溯历程，展望未来。
本文详细介绍了大型语言模型（LLM）的结构、参数量、显存占用、存储需求以及微调过程中的关键技术点，包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。
在算法工程中，大家一般关注四大核心维度：稳定、成本、效果、性能。其中，性能尤为关键——它既能提升系统稳定性，又能降低成本、优化效果。因此，工程团队将微秒级的性能优化作为核心攻坚方向。本文将结合具体案例，分享算法SRE在日常性能优化中的宝贵经验，助力更多同学在实践中优化系统性能、实现业务价值最大化。
