当用户的搜索意图逐渐被识别出来以后，代理便能够据此调起合适的插件或工作流。实际上，不论是大模型所具备的插件功能，还是 Agent 平台上的插件能力与工作流，本质上都没有区别。它们的共同点，都是为了让大模型能够获得额外的程序执行能力，从而完成更加复杂的任务。

LLM 应用的快速发展正在改变着我们的工作和生活方式，但与此同时，如何保障这些应用的稳定性和质量成为了一个重要挑战。正如我们在 SQL Copilot 项目中的实践所示，完备且能力强大的底层数据基础设施和可观测能力是 LLM 应用成功的重要保障。

要聊 ServiceMesh，就不得不提 Istio，它是 ServiceMesh 的最流行实践，今天聊聊 Istio。

Claude Sonnet 4.5发布，定义AI编码新标准。SWE-bench领先、30小时长任务处理与Agent SDK开放。同等价格($3/$15每百万token)实现质的飞跃，错误率从9%降至0%，是开发者不可错过的重大升级。

硬件作为AI业务落地的基础设施，不仅决定模型训练的效率，更直接影响推理服务的实时性与用户体验。本文将从设备管理员视角，结合推理过程核心阶段的分析，剖析推理过程对硬件参数的要求，为AI硬件选型与性能优化提供参考。

基数树真的是一个被低估的数据结构。在合适的场景下，它能带来数倍甚至数十倍的性能提升。

基于Spring AI实现的MCP协议，与Spring Boot进行了集成，提供客户端和服务器端两种启动器Starter，可快速搭建具备 MCP 支持能力的 AI 应用。

gdb告诉我们数组global_array存放在内存0x601050这个地址上。注意0x601050这个地址和刚才看到的0x7ffffffee280这个地址相去甚远，为什么呢？全局区几乎在最底部，栈区在最顶部，所以相差很远。

SQL没有死，它只是在AI的加持下，进化成了更强大的物种。它正在从一门单纯的"数据查询语言"，变成一门"​​智能调度语言​​"。