当下，随着MCP（模型上下文协议）的迅速发展，AI 开发领域的协作生态正经历重塑，MCP为应用和服务方之间的协同开辟了新途径。太极平台积极拥抱 MCP，搭建起一座连接资源、工具与LLM的坚固桥梁。本文聚焦于 MCP 技术及其生态系统，一同探索太极平台如何借助 MCP，汇聚多方能力，释放大模型的巨大潜能，塑造 Agent 应用开发的全新范式。
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。
今年 MCP 的概念非常火，市面上也涌现出了一大批 MCP 相关工具。作为技术一线者，都会按捺不住地去实操一下，很早的时候就有个设想，如果把我们的测试工具都改造为符合 MCP 服务协议标准，然后全部接入 AI Agent，打造一个集万千工具于一体的智能管家来帮助我们提效，是不是一个很完美的设想。很多宏伟或者天马行空的想法想要真正的落地，必然需要不断向下，拆解成可落地的任务模块，这里我们先从造数开始。
在数字化进程加速的今天，SaaS系统的稳定性是企业业务连续性的生命线。一次短暂的服务中断或者系统异常就可能导致用户资损、交易中断或数据异常，每一个"9"的可用性提升的背后，都是对技术架构、运维能力和服务责任的极致考验。有赞一直将稳定性视为客户信赖的基石，为此我们采取了非常多措施，其中之一便是建立了各个核心业务的稳定性监控群，监控业务涵盖小票打印稳定性、小程序稳定性、收银稳定性等等，一旦有线上系统异常或者是业务异常，群内就能第一时间收到相关告警信息，但这些告警信息往往可读性较低，技术同学如果一一跟进，需要花费较多时间，同时一些已经定位过的问题重复排查也会造成资源的极大浪费，因此，借助AI技术重构这一过程，显得尤为必要。
以OpenAI o1与DeepSeek R1为代表的"类Agent"模型、OpenAI DeepResearch为代表的“真Agent”模型，正在重构AI Agent的技术范式。Agentic Workflow的王座还没坐热，强化学习驱动的端到端Agent模型训练已呼啸而来。未来趋势已指明：模型即产品，工程化Agent的命运将如何？一起来洞察全新的Agent技术范式底下的技术及演进过程，提前看到未来的模样。
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。
大多数开发者都听说过 SOLID 设计原则，这些原则由鲍勃大叔（罗伯特・C・马丁）提出，有助于提高代码的可测试性和关注点分离。Android 开发者的对话中热衷讨论 MVVM，MVP，却很少提及 SOLID。但其实这些设计原则早已渗透在 Android 开发的方方面了，是一名高阶 Android 开发者必备的思想基础。本文通过多个示例为大家介绍 SOLID 在 Android 开发中的应用场景。
