nihao2q的博客

通过SpringBoot + FFmpeg + Redis的组合，我们可以搭建一个高性能的视频异步处理平台。合理架构：任务队列、异步处理、状态管理性能优化：控制并发、资源管理、监控告警容错处理：重试机制、降级策略、异常处理记住，视频处理虽然复杂，但通过合理的架构设计和异步处理，完全可以做到高性能、高可用。掌握了这些技巧，你就能轻松应对各种视频处理需求，再也不用担心视频处理拖垮服务器了。

SpringAI 2.0.0-M1正式发布，带来重大架构升级和功能增强。基于Spring Boot 4.0和Spring Framework 7.0构建，要求Java 21环境。主要更新包括：Redis获得重大升级，新增持久化聊天记忆和增强向量检索能力；模型生态大幅扩展，支持Claude 4.5、集成OpenAI官方SDK、优化Gemini配置；新增Azure CosmosDB支持等企业级特性。该版本包含67项改动，涵盖功能增强、文档更新和稳定性改进，为AI应用开发提供更强大的基础设施支持。

通过本文，我们实现了一个安全、稳定的 Spring Boot AI 接入方案：✅ 使用后端统一封装调用逻辑 ✅ 通过限流与密钥保护保障安全 ✅ 可扩展支持多厂商与多模型 ✅ 支持重试与降级机制随着大模型 API 越来越多样化，这类模块将成为企业级应用的通用能力组件。而作为开发者，掌握这类集成技巧，将让你在 AI 时代更具竞争力 🚀。

作为AI领域的同行，我们都深知大语言模型（LLM）已不再是单纯的技术概念，而是一个庞大的、多层次的生态系统。今天，我们通过一张详细的架构图，深入剖析大语言模型的全景，希望能为大家提供一些新的思考和启发。从最底层的芯片算力，到中层的模型与智能体，再到最上层的行业应用，每一个环节的进步都互相依赖，共同推动着AI产业的发展。对于大规模模型，如何高效利用多级存储（如CPU内存和GPU显存）进行模型加载和分片（Model Sharding），是工程上的挑战。：凭借其海量的并行计算单元，成为大模型训练和推理的主力军。

总体框架如下：1、基础架构Spring AI Alibaba 继承 Spring AI 的核心抽象（如 Prompt、Memory、RAG 等），提供统一的 AI API 层，支持模型无关的开发模式。2、企业级扩展聚焦解决企业场景痛点，如多智能体协作、大模型评估、可观测性等，填补 Java 生态中企业级 AI 解决方案的空白。@Bean@BeanSpring AI Alibaba 是以 Spring AI 为基础，强化企业级多智能体协作与阿里云生态集成的生产级框架。

代码安全扫描：内置静态代码分析引擎，能够深度解析 AI 生成代码的结构与逻辑流，自动识别并拦截潜在的安全漏洞（如 SQL 注入、XSS 等），从源头保障代码质量与安全。智能代码补全与生成：支持基于自然语言描述生成代码片段，并提供上下文感知的代码补全建议，显著提升开发效率，减少重复性编码工作。通过提供完全私有化部署和离线运行能力，MonkeyCode 确保了企业的所有代码数据 100% 留存于内网环境，杜绝了敏感信息泄露的可能性，为企业研发团队提供了一个安全、可控、高效的 AI 编程解决方案。

本文介绍了多种RAG（检索增强生成）技术中的文本切块策略，包括基础方法（朴素切块、固定大小切块等）和进阶方法（基于实体、主题、语义等）。每种策略都有其适用场景和优缺点，如固定大小切块简单快速但可能截断语义，而语义切块能保持上下文但计算成本高。文章还提供了Python代码示例，并建议根据具体需求采用混合策略。通过合理选择切块方法，可以显著提升RAG系统的检索质量和生成效果。

智能体框架对比分析：主流平台特性与适用场景 本文对当前主流的智能体开发框架进行了系统对比，包括Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain和CrewAI。分析围绕开发门槛、多Agent协作能力和工具集成等核心维度展开。结果显示：Coze和n8n凭借零代码/低代码特性最适合快速原型开发；Dify在企业级应用构建中表现突出；AutoGen和CrewAI则在复杂协作场景中优势明显；LangChain适用于多步推理任务。各框架在语言支持、协作深度和扩展性方面存在显著差异，开发者应根据具体场景需求选

摘要：SpringAI是Spring官方推出的AI开发框架，于2024-2025年发布正式版本，提供ChatModel、RAG等核心功能。SpringAI Alibaba（SAA）基于SpringAI深度集成阿里百炼平台，支持快速开发AI应用。开发流程包括：1）获取百炼平台APIKey；2）添加Maven依赖；3）配置application.yml指定模型参数；4）通过@Autowired注入DashScopeChatModel；5）使用ChatClient简化交互或直接调用原子API。示例展示了基础问答和

如果你使用过 VScode 编程，那么你应该很熟悉这个界面，因为它就是 VScode 界面；但如果你和我一样是小白，只为提高工作效率，那么接下来的比喻可能辅助你理解：想象一下你正在一个设备齐全的厨房做菜。

科技巨头纷纷采用多模态RAG系统处理音视频内容，本文详解如何构建支持语音查询的Agentic RAG系统。该系统采用AssemblyAI进行语音转写，Milvus存储向量数据，CrewAI编排流程，通过七步实现：数据输入→语音转文字→数据嵌入→语音查询→上下文检索→回答生成→界面呈现，最终部署为私有化解决方案。该系统可像Spotify等平台一样实现智能内容检索与生成。

本文分享了作者使用AI编程工具Cursor的实战经验，重点探讨如何通过规则约束和MCP工具提升开发效率。文章首先介绍了制定协作规则（rules）的必要性，包括减少无效沟通、降低操作风险等价值，并展示了作者的具体rules配置。随后详细解析了几款常用MCP工具的功能特点，如mcp-feedback-enhanced可减少请求次数消耗，sequential-thinking提供结构化思维等。最后以OpenAIAgentSDK的代码分析为例，演示了规则与工具配合的高效协作模式。文章认为AI工具不仅能提升效率，更能

摘要：本文介绍了如何使用SpringBoot+SpringAI+Milvus构建基于RAG架构的智能问答系统。RAG(检索增强生成)技术通过语义搜索从知识库中检索相关内容，再结合大语言模型生成精准回答，有效解决传统搜索的局限性。文章详细讲解了向量数据库、语义搜索等核心概念，并提供了从环境准备、知识库构建到实现RAG服务的完整步骤。该系统能理解用户问题意图，从文档中提取相关信息，生成有据可依的答案，适用于客服、知识管理等场景。SpringAI简化了AI能力集成，使Java开发者能快速构建智能应用。

而且 Codex 的范围也不小：我们构建了容器运行环境，对代码库下载流程做了优化，微调了一个专门用于处理代码编辑的模型，支持各种 Git 操作，设计了全新的交互界面，还接入了互联网访问，最终交付出一个真正。幸运的是，我们有一群“对的人”，因此才能实现这些“魔法”。打个比方，你就能明白：我们在 Codex 里做的一个非常小众的功能，它消耗的 GPU 资源，居然和我以前在 Segment 时整套基础设施的花费差不多（虽然 Segment 没有 ChatGPT 那么大规模，但它也支撑着不小的一部分互联网流量）。

**摘要：**xAI公司最新发布的Grok4 AI模型在“人类最后的考试”（HLE）中表现卓越，以44.4%的准确率远超其他模型（如Gemini2.5Pro的26.9%）。其强大推理能力在ARC-AGI测试中同样突出，成绩提升至15.9%。技术层面，Grok4基于Colossus超算训练，采用多智能体内生协作机制，结合多模态数据处理能力，显著提升了复杂问题的解决深度与广度。尽管编程能力尚有不足，但其在科研辅助、教育及商业分析等领域的应用潜力备受期待，标志着AI技术的新突破。

本文提出了一种基于AI的跨境电商知识库构建方法，其核心是通过数据驱动实现知识结构化与智能化生产。系统架构分为四层：数据源层（采集产品、用户、市场等数据）、AI引擎层（利用NLP和多模态技术处理数据）、知识库集群层（按品类构建结构化知识）、应用层（赋能选品、客服、营销等业务）。针对家具、户外、运动健康、宠物四大品类，设计了差异化知识模块，强调场景适配、合规优先和多模态融合。实施路径建议从合规和客服等痛点切入，建立数据闭环和人机协同机制，实现知识的动态更新与精准应用。该架构能高效响应跨境电商业务需求，提升运营决

阿里低调发布QwenChat桌面客户端，支持多模型PK和MCP插件功能。该客户端目前仅支持macOS，提供代码执行、联网搜索、地图查询等实用插件，通过MCP协议实现AI与外部数据源的实时交互。国内版"通义千问"功能全面，海外版QwenChat则走简洁路线，两者均免费开放使用。虽然暂不支持Windows系统且仅限Qwen模型，但其丰富的功能和高度可定制性仍具吸引力。

本文提出了一种融合RAG（检索增强生成）和Agent（智能代理）能力的AI系统架构，通过MCP（ModelContextProtocol）协议实现知识查询与工具调用的协同工作。该系统采用双引擎设计：服务端基于LlamaIndex构建RAG管道，提供文档索引、查询和摘要功能；客户端采用LangGraph实现任务规划、执行和评审的工作流。关键技术包括：1）智能缓存机制使重复处理效率提升150倍；2）参数化分块策略针对不同文档类型优化处理；3）动态工具发现支持热插拔扩展。实际应用场景展示了多文档对比分析和智能索引

《AI大脑：企业智能化转型的全景架构》摘要： 本文系统阐述了企业构建"AI大脑"的完整技术架构与应用路径。从底层RPA流程自动化释放人力红利，到AI核心能力（语音处理、NLP、知识图谱等）实现认知决策，通过AI中台实现能力整合，结合IoT物联网构建实时感知系统。文章详解了协同办公、数字员工等应用矩阵，以及医疗、工业等行业解决方案，最终实现从企业级到城市级的智能跃迁。AI大脑作为企业智能中枢，将成为未来竞争的核心差异化能力，其多层次架构涵盖技术底座、能力引擎和场景应用，推动企业从传统信息化

我们回到最初那个问题——五大智能体平台到底怎么选？别选“最强的”，选“最合适的”。这里是我为不同用户画像总结的推荐路径 👇功能强不代表适合你，功能刚好够就足够优秀。平台本身不是目的，是实现你的AI能力的工具。所以别做“平台搬运工”，要做“业务闭环构建者”。如果你已经在用某个平台，欢迎留言分享你的经验；如果你还在犹豫，也欢迎在评论区说出你的需求，我会帮你推荐最合适的路径。

AI智能体的本质与五大关键技术解析 当前AI领域存在将各类大模型应用统称为"AI智能体"的误区。真正的AI智能体应具备四大核心要素：大模型基础、自主规划能力、工具使用能力和记忆功能。其五大关键技术包括： 多轮对话与记忆：通过优化聊天记录存储突破token限制 工具使用：区分固定模式与自主决策的智能交互 Function Calling：大模型调用工具的核心机制 MCP协议：统一工具调用的工程标准 自我规划与反思：采用ReAct框架实现PDCA循环 这些技术共同构成了AI智能体区别于普通聊

《AI驱动K8S智能运维：十大场景落地实践》摘要 随着DeepSeek等AI大模型突破，AI正从理论走向行业实践。本文探讨AI在K8S运维中的十大应用场景：1）智能监控告警，通过LSTM等模型实现动态阈值预警；2）预测性扩缩容，利用时间序列分析优化资源调配；3）日志智能分析，采用NLP技术实现自动分类与摘要；4）自动化故障修复，结合强化学习构建自愈系统；5）智能资源优化，基于RL算法提升资源利用率；6）CI/CD流程增强，用AI优化测试与部署策略；7）安全合规自动化，通过行为分析识别潜在威胁；8）智能知识库

它不再是一个“被动问答”的机器人，而是一个具备目标感的智能体，会判断当前任务、设定下一步行动，并协调外部能力来完成任务。它让模型能够请求执行“具体动作”——比如读取数据库、访问第三方接口、调动系统命令等。实际应用中，这套架构可以做什么？自动办公助手：你一句话，它帮你整合日程、会议、提醒、邮件。企业客服系统：AI 主动识别问题类型并调用查询接口，精准回复客户。智能报表生成器：你说“帮我生成上月销售排名”，它去查数据、跑分析、生成报告。这一步的意义在于：我们不再只是“问”，AI 也开始“行动”。

摘要：RAG（检索增强生成）是企业AI应用的核心技术之一，其架构设计依赖于数据工程和信息抽取，其中文档分块（Chunking）是关键环节。文章分析了5种主流分块技术：1）固定大小分块简单易实现但可能割裂语义；2）语义分块保持语义连贯性但依赖相似度阈值；3）递归分块结合自然分隔符和大小限制；4）基于文档结构分块保持文档逻辑但结构依赖性较强；5）LLM分块语义准确但计算成本高。实践表明语义分块效果较优，但技术选型需综合考虑文档特性、模型能力和资源条件。企业落地RAG时应结合实际场景测试验证最佳分块方案。（150

本教程介绍了使用SpringAI框架构建文本转SQL聊天机器人的完整流程。该项目通过自然语言交互界面连接用户与数据库，利用DeepSeek大语言模型将用户问题转换为SQL查询。主要步骤包括：1) 配置项目依赖和数据库连接；2) 使用Flyway设计包含班级、课程和学生的数据库架构；3) 编写AI系统提示词以规范SQL生成；4) 实现服务层处理SQL转换和执行；5) 通过REST API暴露查询接口。最终构建的系统能准确理解中文问题并生成相应SQL查询，展示了自然语言处理与数据库技术的有效结合。文章还提出了权

DifyAI是一个开源的大语言模型应用开发平台，提供可视化工作流、多模型支持（包括OpenAI、Anthropic等主流模型）和内置RAG能力，简化AI应用开发流程。通过Docker快速部署后，用户可轻松创建智能客服、知识库问答等应用。平台采用微服务架构，结合Python/Flask后端和Next.js前端，支持文档解析、语义检索等功能，适用于智能客服、文档助手等场景，显著提升开发效率和响应速度。DifyAI降低了AI应用开发门槛，适合各类开发者使用。

这个平台从长远来看，一定会有更多类似的平台或者 prompt Agent 也是要出现了呢毕竟 minimax 的海螺 AI 已经提出了视频生成的 agent加上今年 agent 元年的加持未来半年还会出现多少 Agent ，非常不好说。

MCP（模型上下文协议）是由Anthropic推出的标准化协议，旨在为AI系统提供统一的外部工具调用接口。该协议通过客户端-服务器架构，实现了大型语言模型(LLM)与各类工具和数据源的无缝连接，显著提升了开发效率和用户体验。MCP可帮助程序员简化开发流程、快速调试，也能为普通用户提供智能助理服务，如旅行规划、数据查询等。其核心优势在于将传统M×N的复杂API对接简化为统一标准，使AI从单纯的内容生成进化为能执行实际操作的智能体。与RAG、Agent技术结合后，MCP正推动AI应用进入新阶段。

项目是今年 4 月份开始的，我以小版本迭代+AB 灰度的方式推进，耗时 3 个月，期间我们重点关注问答体验、以及AI 解决问题的能力。实现基本功能意图识别、追问逻辑、上下文联系、知识库管理、支持多语言问答 等基于 RAG 的问答实现复杂功能：文字、图片问答（图片理解、文字提取、自动检测语言并翻译）AI 查询接口数据、与 API 交互（商品推荐、套餐查询、登录状态判定）多步骤的技术故障处理（AI 引导用户进行多个步骤的排障流程）代码提示词。

MCP（ModelContextProtocol）模型上下文协议是打破AI大模型"只能说不做"边界的关键技术。该协议由Anthropic提出，统一了外部工具调用标准，使大模型能自动执行API调用、数据库查询等操作。MCP采用C/S架构，包含Host、Client、Server等组件，通过"用户提问-LLM决策-工具调用-结果整合"的循环机制完成复杂任务。它既提升程序员效率（如自动化部署、SQL生成），也赋能普通用户（如旅行规划、业绩查询）。目前Cursor IDE、C

RAG（检索增强生成）是一种结合数据检索与文本生成的技术，通过文档切割、向量编码、相似检索和生成增强四个核心步骤构建智能问答系统。阿里巴巴开源的SpringAIAlibaba框架提供了多查询扩展、查询重写、多语言翻译、上下文感知等模块化RAG增强功能。该框架还包含文档合并、错误处理等工具，并给出了文档处理优化、检索策略配置、系统角色设定等结构化最佳实践，帮助开发者构建高效可靠的RAG应用。基于SpringBoot生态，该方案降低了企业级AI应用的开发门槛。

本文介绍了基于LangChain+vLLM+Qwen3-32B+MCP技术栈构建私有化智能体应用的过程。首先通过vLLM部署Qwen3-32B模型，详细说明了启动参数配置和显存优化方法。然后构建了包含三个MCPTool（获取表名、获取表结构、执行SQL）的DBMCPServer。最后使用LangGraph创建智能体代理，实现了自然语言到数据库查询的转换。测试结果显示该系统能够准确回答关于用户数、工作组清单和角色成员等数据库查询问题，并能及时纠正错误。该方案为构建本地化ChatBI应用提供了可行参考。

摘要： 构建AI应用时，开发者面临选择单一智能体搭配MCP协议或多智能体系统（MAS）的难题。单一智能体+MCP架构简单高效，适合快速上线的中小项目，但随着工具增多可能面临性能瓶颈；MAS系统分工明确、扩展性强，更适合复杂任务和高并发场景，但设计维护成本较高。典型案例显示，客服系统适合单一智能体，而投资分析等专业场景更适合MAS。技术发展将推动协议标准化和智能体自组织能力，未来混合架构可能成为趋势。选择架构需权衡效率与复杂度，关键在于匹配业务需求和技术能力。

2025年将迎来AI智能体的爆发式发展，SpringAIAlibaba 1.0作为首个企业级Java智能体框架正式发布。该框架基于SpringAI，提供多智能体编排、企业级生态集成和通用智能体开发能力，支持从低代码到零代码的智能体构建。核心功能包括Graph工作流引擎、百炼平台深度集成、MCP协议支持，以及JManus通用智能体平台。开发者可通过简单依赖快速构建ChatBot、工作流等应用，并体验官方Playground示例。框架还与企业级工具链（如Nacos、ARMS）深度整合，解决了智能体生产中效果评估

摘要：本文介绍了一个通过MCP+Agent+大模型协同处理大体积电子书的技术方案。系统支持PDF、Word、EPUB等多种格式，核心功能包括：1）按页面/章节拆分电子书；2）OCR图像识别；3）多格式内容解析；4）大模型自动总结与翻译；5）HTML输出美化。实现过程分为MCP服务端开发（含文件解析、OCR引擎等模块）、Agent流程编排（负责任务调度）和大模型内容处理三个层次。测试案例显示，该系统能有效突破大模型附件体积限制，完成整书的结构化处理与智能摘要。开发重点在于合理划分各组件职能及优化Agent的P

搞架构设计就像开车，新手只管踩油门，老司机得懂看路况预判风险。你说那些熔断、隔离、双活的设计，不就是给系统系安全带、装安全气囊吗？见过太多团队前期图省事，后期天天救火。就跟装修不舍得买好电线，住进去三天两头跳闸。所以说啊，架构师的眼光得比业务跑得快半步，既要扛得住今天的量，还要兜得住明天的险。这行当最迷人的地方就在这儿——你设计的每个决策，都在默默守护着千万用户的体验。当用户丝滑地用着AI功能时，哪知道后台经历过多少惊心动魄的战役？这份深藏功与名的成就感，不就是技术人最好的奖赏吗？

想象你有个学霸朋友，他上知天文下知地理，但偶尔会一本正经地胡说八道：比如把明星八卦说成五年前旧闻，把公司报销政策编出根本不存在的条款，甚至在你问"今天股市行情"时，用2021年的数据跟你分析走势。这种"先查资料再作答"的机制，让通用AI秒变精通你公司规章制度、产品参数、行业标准的专属顾问，而且资料库更新时，AI的认知会自动升级，无需重新训练这个"钢铁大脑"。对于这种客服系统，RAG 可以动态地将用户的询问与最新的产品信息、客服知识等外部数据相结合，生成的回答更加贴合客户的实际需求，且满足企业要求。

高考的作文每年都会上热搜现在 AI 发展的这么快，用来写一篇高考作文没有任何难度但是现在的 AI 技术能够检测出来是 AI 的文章嘛？下面是今年全国二卷的高考作为题目我们尝试用 AI 来写一篇高考作文然后用目前已有的一些 AI 检测工具来进行检测看看是否能够用魔法打败魔法正好 DeepSeek 刚刚完成了版本升级，各方面效果都更进一步那我们就用 DeepSeek 来完成这篇写作首先我没有加任何限制的提示词，没有限制必须采用某种风格这是思考过程下面是生成的文章，看题目和内容是真的不错。

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的标准化协议，旨在解决AI模型与外部工具和数据交互的碎片化问题。它通过定义统一的接口规范，使LLM能够动态调用外部工具和服务，扩展能力边界。MCP采用客户端-服务器架构，支持Stdio和SSE两种通信方式，实现了工具发现、能力协商和双向交互。 相比传统Function Call，MCP具有三大优势：1）生态开放性，提供丰富现成工具插件；2）平台无关性，支持跨模型切换；3）数据安全性，敏感数据可本地处理。其核心创新是将工具描述通过

基于Dify搭建的智能体案例，不仅展示了从语义理解到工具调用的完整决策链路，更印证了MCP协议在降低开发成本和加速应用落地方面的工程意义。