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。
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。
Protobuf 是 Google 出品的序列化框架，可跨平台、跨语言使用，扩展性良好。与 XML， JSON 等序列化框架相同，Protobuf 广泛的应用于数据存储，网络传输，RPC 调用等环境。我们现在所有的协议、配置、数据库的表达都是以 Protobuf 来进行承载的，所以我想深入总结一下 Protobuf 这个协议，以免踩坑。欢迎继续阅读。
最近 Model Context Protocol ( MCP ) 概念大火，刚好它可以用 Node 或 Python 来编写，作为一名 web 前端程序猿，怎么可以错过这个工具的探索。文章是记录本人做 MCP Server 工具开发的时候遇到的一些问题，以及自己的一些关于 AI 的感想。
大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，为读者提供前沿趋势的全局视角与产业升级的实践指引。
在程序员的职业生涯中，经常涉及到需要去接手一个新的系统，或者是维护或者是重构，很多程序员在这时候总是会有些摸不着头脑，不知道如何去熟悉系统会更加高效。 鹅厂资深工程师总结了如何快速熟悉新系统的思维导图，后台回复关键词「思维导图」，获取高清大图。
这几年，因为开源协议“倒大霉”的开源项目不在少数，典型的案例例如因GPL协议的“传染性”而被索赔9亿等等（只要产品中用了GPL代码，所有关联代码必须开源）。那是不是说，GPL传染性极高，用docker隔离GPL代码也无法规避传染性，那就不用GPL协议就好了？MIT宽松又友好，选MIT是不是就没啥风险？
2022年11月30日，ChatGPT的发布正式敲响了大语言模型（LLM，Large Language Models）时代的大门。而后的2023年，自然语言处理（NLP，Netural Language Process）技术飞速发展，LLM领域取得了诸多重大突破，这一年也被称为LLM元年。同年6月13日，OpenAI在gpt-4-turbo模型中首次引入函数调用（Function Calling）能力，为LLM突破纯文本交互边界迈出关键一步。而后的2024年11 月 25 日，Claude AI的开发商Anthropic开源的模型上下文协议（MCP，Model Context Protocol）通过建立规范化的模型间通信标准，进一步扩展了LLM应用的上限。2025年3月27日，OpenAI 宣布正式支持MCP，再次将MCP送上热搜... 在人工智能技术日新月异的今天，如何让模型更加智能、灵活地与现实系统或其他模型进行交互，已成为推动AI应用落地的关键课题。在接下来的内容中，本文将着重介绍函数调用与MCP出现的历史缘由以及必要性，并在文末结合腾讯广告API简单演示了MCP与业务结合的实践
知其然，然后知其所以然。本文主要是对学习赛博活佛Andrej Karpathy 7个小时教学视频的总结和拓展阅读笔记，推荐去看原视频，很精彩，链接在文末。从最常用的聊天应用过程分析开始，引入对话过程原理浅析，再到LLM训练过程；再结合当前主流的应用形式，在得知最新用法的同时，加深对LLM的理解；再谈谈AI的最新重大进展MCP；以及作为JAVAer，在Java领域有哪些前沿能力去整合LLM。
