本文主要介绍了淘宝直播组件进行的三大优化方向：组件调度、组件复用和组件治理。通过这些优化，旨在提升直播间性能与用户体验。最终，这些优化在技术指标（如 CPU 使用率、卡顿率）和业务数据（如人均观看时长、转化率）上都取得了显著提升。文章也提到了未来将继续优化的方向，包括布局层级优化和组件内部逻辑精简等。
在AI大模型应用爆发的今天，Model Context Protocol (MCP) 作为连接AI大模型与应用的关键协议，正在快速普及。然而，如何在企业级环境中高效部署和管理MCP服务，成为技术团队面临的重要挑战。本文将深入剖析MCP Server的五种主流架构模式，并结合Nacos服务治理框架，为企业级MCP部署提供实用指南。
Dify[1]是一款开源的大模型应用开发平台，可以通过可视化的画布拖拖拽拽快速构建AI Agent/工作流。Agent通常指能够自主决策、动态响应的智能体，比如聊天机器人、自动化客服等。工作流适合结构化、步骤明确、对输出内容和格式要求非常严谨的场景。 Dify工作流有许多场景，需要用到定时调度，比如：风险监控：每分钟扫描风险数据，通过大模型分析是否有风险事件，并发出报警。数据分析：每天拉取金融数据，通过大模型进行数据分析，给出投资者建议。内容生成：每天帮我做工作总结，写日报。本篇文章将介绍如何通过任务调度系统调度Dify工作流，通过任务调度系统调度LangChain脚本请看《LangChain脚本如何调度及提效？》。
随着AI大模型技术的迅猛发展，Java工程师如何在实际工作中高效应用这些技术成为了一个重要课题。本文从Java工程师的视角出发，深入探讨了如何利用LLM（大语言模型）进行应用开发实践，涵盖了对话聊天、联网搜索、个人知识库等实用功能的开发流程。文章不仅介绍了LLM的基本概念和开发框架，如Spring AI，还详细讲解了如何通过Function Calling调用第三方API以及使用RAG（检索增强生成）技术构建个人知识库。通过这些内容，读者将能够全面掌握LLM应用开发的核心技能，并构建出类似ChatGPT或DeepSeek的智能应用。
MCP协议的初衷是希望能将大模型的工具调用来做统一，对于 MCP 的原理介绍的文章已经随处可见，相信大家都有自己的见解，这里简单介绍一些没有MCP之前的痛点问题，帮助大家理解为何需要MCP。1.客户端：每个工具暴露出来的对接方式都不一样，客户端为了去对接各类工具，需要做很多开发，比如getWeather工具是一个http服务，getLocation是一个HSF服务，并且两种入参，出参的数据结构都不一样，那这时候的对接开发成本就会很高；2.服务端：A平台Agent和B平台Agent所需要服务的约定不一致，同一个服务需要考虑客户端的约定，开发两套接口，开发成本和维护成本都较高；因此，MCP的出现约定了在AI开发领域客户端和服务端的对接规范，当然未来也许会有更好用的协议也会替代MCP成为一种新的规范。
本文深入解析了如何通过 CursorRules 对 AI 编程助手进行精细化管理，使其更好地适应项目需求与团队规范。从基础概念到高级技巧，文章全面介绍了 CursorRules 的结构、配置方法及最佳实践，并探讨了其在提升代码质量、协作效率以及个性化体验方面的巨大价值。无论你是初学者还是进阶用户，都能从中找到“调教”AI 助手的实用指南和灵感。
