随着 AI 技术的飞速发展,MCP(模型上下文协议) 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司(Claude 的创造者)于 2024 年 11 月推出的开放协议,正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界,更赋予其执行现实任务的能力,堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。然而从火热概念到落地业务,MCP 还需要找到云端“好搭档”。
JManus 是一个以 Java 为核心、完全开源的 OpenManus 实现,隶属于 Spring AI Alibaba 项目。它旨在让 Java 程序员更便捷地使用 AI 技术,支持多 Agent 框架、网页配置 Agent、MCP 协议和 PLAN-ACT 模式。项目在 GitHub 上已获近 3k star,可集成多个大模型如 Claude 3.5 和 Qwen3。开发者可通过 IDE 或 Maven 快速运行项目,体验智能问答与工具调用功能。欢迎参与开源共建,推动通用 AI Agent 框架发展。
本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发,分享我们的一些实践心得。
ComfyUI 是一款基于节点工作流稳定扩散算法的全新 WebUI,相对于传统的 WebUI,ComfyUI 的部署和学习曲线较陡峭,函数计算基于 Serverless 应用中心开发“ComfyUI 应用模版”,简化开发者的部署流程,帮助简单、快捷实现全新而精致的绘画体验,点击本文查看一键部署 ComfyUI 的方法。
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崩溃堆栈全是 a.b.c?Native 错误查不到行号?本文详解 Android 崩溃采集全链路原理,教你如何把“天书”变“说明书”。RUM SDK 已支持一键接入。
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大,很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档,但最终却流于纸面,难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢?对此,云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享,本文是他经验的文字总结。
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,本文介绍 ComfyUI API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 ComfyUI +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC,用户能依据业务需求调整资源配置,有效应对高并发场景,并通过优化资源配置,如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外,函数计算支持多样化 GPU 计费模式(按需计费、阶梯定价、极速模式),可根据业务需求调整,在面对高频请求和大规模数据处理时,能够显著降低综合成本。