架构师研究会-优快云博客

转载【2025年AI通信标准：你必须知道的10大智能体协议

5️⃣ LangChain TAP - 工具执行的"JSON标准模版"4️⃣ Anthropic MCP - LLM工具的"统一输入法"7️⃣ 语义网RDF-Agent - 基于知识图谱的"语义翻译器"1️⃣ IBM ACP - 定义智能体交互的"操作系统接口"8️⃣ AgentOS - 企业级智能体的"持久化管家"2️⃣ 行业AGP - 打通AI与外部系统的"翻译官"3️⃣ 谷歌A2A - 多智能体协作的"结构化通讯器"6️⃣ 社区OAP - 跨框架互操作的"开源桥梁"还是更底层的OAP开源协议？

2025-11-02 17:32:32 194

转载构建企业级AI智能体必看的系统蓝图！

📸 图片内容：红蓝配色的系统架构图清晰展示五层闭环设计，从用户输入到多智能体协作的全流程可视化，突出编排层的中枢作用。👇 加入【智能时刻的铁粉群】http://t.cn/A6rtuRo6与行业先锋深度交流~仅仅有大语言模型（LLM）远远不够——我们需要完整的生态系统！智能体支持文本/文档/图像/音频/视频输入，让交互更自然！通过MCP协议，销售/文档/支持等智能体无缝协作！🔹 3/ 数据与工具层 —— 上下文决定智能。A. 编排层 B. 推理层 C. 数据工具层。🔹 2/ 编排层 —— 系统的“神经

2025-11-02 17:32:32 157

原创生成式AI终极指南｜从核心概念到高阶技巧一网打尽！

▫Transformer：驱动现代LLM和生成模型的核心神经网络架构。▫Diffusion Model：通过逆转噪声过程生成数据的模型。▫大语言模型（LLMs）：基于海量文本训练的超拟人文本生成模型。▫提示链（Prompt Chaining）：多步推理链路构建。▫微调（Fine-Tuning）：用特定数据重构模型。▫多模态模型：同时处理文本/图像/音频的跨模态AI。▫Hugging Face：开源模型与数据集宝库。▫OpenAI API：GPT系列模型调用利器。▫工具调用：让模型联动外部API与工具。

2025-09-12 22:39:22 421

转载别再混淆这些概念了！LLM ≠ 生成式AI ≠ AI智能体 ≠ 自主AI

💥 这不是简单的功能叠加——而是从「预测」到「协同」、从「命令响应」到「自主行动」的系统设计革命！如果你正在构建AI系统，明确技术栈定位将决定：架构设计｜工具选型｜风险控制｜价值闭环。LLM ≠ 生成式AI ≠ AI智能体 ≠ 自主AI。它们各有使命、复杂度不同、解决的问题也完全不同！▸ 自主推理｜调用子代理｜监控进度｜动态决策。▸ 识别意图｜调用工具/API｜处理响应。▸ 基于LLM生成文本/代码/图像。▸ 带目标/计划/上下文/记忆运行。▸ 无记忆｜无意图｜无任务执行。▸ 模块化功能体｜但非自主运行。

2025-09-12 22:39:22 131

转载【API性能优化五大狠招】高并发场景下的实战技巧

• 第一层：本地缓存（Guava/Caffeine）🔥【API性能优化五大狠招】高并发场景下的实战技巧。✓ maxWaitMillis（超时控制）• 请求压缩：gzip/deflate。✓ 返回totalCount开关控制。• 第二层：分布式缓存（Redis）✓ maxActive（最大连接数）你用过最有效的优化手段是什么？🚫 同步日志：每次请求都写磁盘。先监控再优化（APM工具必备）• 场景：百万级数据查询。📉 传输体积减少60%+✓ 默认每页20条数据。✓ 设置合理的TTL。✓ 开启HTTP/2。

2025-09-12 22:39:22 87

转载 MCP革命：AI应用交互的新标准！

🔗 下方“With MCP”部分：AI应用作为MCP客户端，通过标准化协议与MCP服务器交互，再由服务器用API连接外部资源，实现无缝、灵活的交互！通过解决手动API布线、插件接口和代理框架的局限性，MCP有潜力重新定义AI与工具的交互，并实现更自主和智能的代理工作流程。在MCP引入之前，AI应用依赖各种方法，如手动API布线、基于插件的接口和代理框架，来与外部工具交互。MCP在AI社区中迅速获得关注，因为它能够标准化AI模型与外部工具交互、获取数据和执行操作的方式。🌟【MCP革命：AI应用交互的新标准

2025-09-12 22:39:22 68

转载顶级6种机器学习回归指标

来自MLACADEMY.AI的图表，清晰展示了六种关键回归评估指标，每个指标都配有数学公式和两点评述！🤖 欢迎评论分享你的经验，转发给小伙伴，或加入粉丝群【智能时刻的铁粉群】这些指标是机器学习回归任务中的核心工具，帮助评估模型性能！🟢 Weighted MAPE (加权平均绝对百分比误差)🟢 MAPE (平均绝对百分比误差)→ 如果模型表现比基线差，可能为负。🟢 RMSE (均方根误差)🟢 MSE (均方误差)→ 对较大误差惩罚更重。→ 衡量方差解释的程度。→ MAPE的加权版本。→ 减少小实际值

2025-09-12 22:39:22 40

转载卡在空白页前发呆？想法迟迟不出现？大脑因过度思考而炸裂？

原图中共有30个超实用提示，覆盖市场进入、产品创新、竞争分析、增长黑客、商业模式、数字营销、内容策略、社交媒体、SEO、电子邮件营销、产品发布、功能优先排序、用户体验、可持续性、原型设计、运营效率、供应链优化、自动化、远程团队、危机管理、财务预测、销售 pitch、定价策略、投资 pitch、成本节约、团队建设、员工保留、领导力发展、多样性和继任计划！•扮演战略商业顾问，使用链式思维推理，为【业务类型】针对【特定市场或区域】逐步头脑风暴市场进入策略，包括潜在风险、竞争分析、进入壁垒和可操作时间表；

2025-09-11 20:31:51 18

转载【12大AI算法速查手册】从预测到分类，一文掌握核心算法应用场景！

🔥【12大AI算法速查手册】从预测到分类，一文掌握核心算法应用场景！✓ 王牌：图像/语音/时序数据处理。✓ 擅长：异常检测/用户流失预测。3️⃣ 人工神经网络(ANN)▌算法与实战场景完美配对指南。1️⃣ 梯度提升机(GBM)4️⃣ 主成分分析(PCA)9️⃣ 支持向量机(SVM)非结构化数据 → 深度学习。⚠️ 注意：需防范过拟合。2️⃣ 深度学习神经网络。✓ 绝活：非线性模式识别。🚀 价值：数据预处理加速。🏠 场景：房价/薪资预测。🗂️ 妙用：文档自动归类。🔟 K近邻算法(KNN)

2025-09-11 20:31:51 141

转载超参数调优四大神器

比GridSearchCV更少的评估次数就能找到最优参数，无缝兼容超友好✨。支持贝叶斯优化/HyperBand算法，API简单易用，大规模实验首选⚡。🔥【超参数调优四大神器】机器学习调参不用愁！这4个Python库必须码住👇。动态定义搜索空间框架！内置TPE算法+实时可视化面板，调参过程一目了然📊。▫️贝叶斯优化：基于历史结果智能寻优（Hyperopt实现）👉评论“求教程”获取调优实战代码。👉加入粉丝群【智能时刻的铁粉群】▫️网格搜索：参数空间均匀扫描。▫️随机搜索：随机采样参数组合。

2025-09-11 20:31:51 54

原创 Agentic AI如何运作？一张图看懂自主人工智能的OODA循环架构！

🔹Decide（决策）：基于Reward（奖励机制）、Learning（学习）、Planning（规划）、Risk（风险评估）做出判断。🔹Observe（观察）：通过Sensors（传感器）、User Input（用户输入）、Data Feeds（数据流）收集信息。🔹Orient（定位）：结合Goal（目标）、Context（上下文）、Patterns（模式）进行情境分析。🔹Act（行动）：通过Execute（执行）、Feedback（反馈）、Monitor（监控）实现动态操作。

2025-09-11 20:31:51 397

转载 Python有137,000个库，但作为数据科学家，你绝不能错过这15个！

→ 强大的可扩展库，用于计算矩阵配置文件，支持时间序列异常检测、模式发现和分段。→ 将优化问题嵌入为PyTorch和TensorFlow模型中的层。→ 低代码ML工具包，只需几行代码即可训练、调优和部署模型。→ 一个高效的超参数优化框架，提供简洁API和可视化工具。→ Facebook提供的强大进化优化库，用于超参数调优。→ 自动识别标签错误。更干净的数据 → 更好的模型。→ 可视化高维数据和模型行为，支持2D/3D动画。→ 提供一个可重现和模块化的机器学习工作流框架。→ 人性化的模型可解释性仪表板。

2025-09-11 20:31:51 48

转载构建AI智能体不仅仅是编写模型代码，更是要创建人们能够信任、可扩展且高效使用的系统

顶尖团队深知：成功的关键远超原始智能——它关乎用正确数据训练、保持人类参与闭环、监控性能，并确保智能体在维护信任的前提下负责任地成长✨。1️⃣2️⃣ 规划可扩展性 → 采用模块化设计+云平台（AWS/Azure/GCP）应对增长。1️⃣3️⃣ 提升终端用户体验 → 简洁直观的UI/UX、实时响应、用户反馈闭环。9️⃣ 安全考量 → 加密传输与静态数据、角色权限控制、渗透与对抗测试。1️⃣1️⃣ 伦理AI优先 → 确保公平性、包容性数据集及决策可追溯性。🔥【AI智能体开发的13个最佳实践】🔥。

2025-09-10 20:23:09 38

空空如也

空空如也