第三方支付作为中立的第三方，截断了用户和商户的资金流，资金先从用户账户转移到第三方支付平台账户，得到双方确认后再从支付平台账户转移到商户账户。
在AI技术迅猛发展的今天，模型的开源与协作方式正以前所未有的速度演化。 随着模型体量的激增、功能模块的碎片化，以及对复用与定制化需求的增加，传统的模型发布与管理模式已经难以满足行业对效率与创新的双重追求。 正是在这样的背景下，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）作为一个全新的开源协议框架被提出，它试图重塑模型开发、集成与协作的方式。 那么，MCP究竟能针对传统软件利用到何种程度，MCP的开源开发热潮，预计会在什么时候崛起，哪些具体应用中又能最快实现对MCP的应用?
如何实践工程师文化带领出一群靠谱的程序员，并在不确定性的条件下争取成功，是过去几年我在持续思考的事情。团队的工程师文化能不能提升成功的确定性，一定要有吗，它来自哪里，又能带来什么？本文尝试解答这些问题，并期望通过更系统和全面的解剖，可以减少有极致追求的程序员们的纠结和内耗。
MCP协议通过标准化接口实现AI模型与外部工具的无缝连接，而Serverless架构提供弹性计算资源，两者结合可解决AI代理的动态资源需求。例如，企业内大量AI智能体（如千人规模）的实时调度，可通过Serverless函数动态部署MCP服务器，按需扩展计算能力。这种模式尤其适用于低频但需快速响应的场景（如临时视频处理、数据查询），避免传统软件采购的高昂成本。同时在 Serverless 环境中，每个函数执行都有独立的执行环境，这种隔离性确保了不同 AI 代理之间的安全性。通过精细的权限控制和资源访问管理，可以有效防止数据泄露和未经授权的访问，增强系统的安全性。
MCP协议通过标准化接口实现AI模型与外部工具的无缝连接，而Serverless架构提供弹性计算资源，两者结合可解决AI代理的动态资源需求。例如，企业内大量AI智能体（如千人规模）的实时调度，可通过Serverless函数动态部署MCP服务器，按需扩展计算能力。这种模式尤其适用于低频但需快速响应的场景（如临时视频处理、数据查询），避免传统软件采购的高昂成本。同时在 Serverless 环境中，每个函数执行都有独立的执行环境，这种隔离性确保了不同 AI 代理之间的安全性。通过精细的权限控制和资源访问管理，可以有效防止数据泄露和未经授权的访问，增强系统的安全性。
最近两年，互联网大厂的招聘中，测试工程师岗位似乎显著减少。在腾讯内部，随着一些 BG 的研效改革逐渐深入，测试工程师这个岗位开始逐渐减少。似乎正在印证一个现象：测试岗位的未来已经不那么乐观？ 但软件测试伴随着软件行业的出现经过了几十年的进化，花了很多时间和汗水才走到今天，测试这个领域是不会消失的。不少人都议论过岗位和角色的消失是否合理，一般都分成两派，一派认为测试工程师是独立且专业的岗位应该保留，合理缩减比例；另外一派认为软件测试领域并不复杂，觉得自己对于测试和自动化测试已经非常熟悉，完全可以胜任。 不管你属于哪一派，首先要熟悉软件测试才能更有发言权。熟悉是个模糊的说法，我们可以思考一个简单的问题，测试自动化和自动化测试这两个名词有什么区别？如果区分不出来或者没有概念的话，这篇文章非常适合你，这是专门写给开发的测试漫谈。
RAG，全称检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），作为当前 AI 应用中常见的辅助方法，有效提升了 LLM 输出的准确性和可靠性。但总有人戏言，RAG 不过是“把文档丢进 Dify”这么简单，真的吗？ 关于 RAG 的技术流程，网上已经有非常多高质量的文章介绍，因此笔者想从 RAG 的技术发展角度来写这篇文章，从最基本的 RAG 到当前热门的 Graph RAG、Agentic RAG，介绍 RAG 的不同类型和区别，希望大家能够从文中受益。
推理模型能力的持续提升，推动大模型迎来“可用”到“好用”的拐点。推理强化和应用拓展启动了大模型下半场的新赛程。个人智能体潜力初步显现，行业应用渐次走深，开源开放日益成为大模型的核心竞争力组成。大算力、多模态、强推理、广开源、准数据、智能体、深应用等，成为当前发展的重要趋势。
