2025年数据治理选型指南，值得推荐的数据中台系统
2025年，数据治理成为企业数字化转型核心。本文深度解析瓴羊Dataphin、华为DataArts Studio、字节Dataleap、Informatica与Talend五大主流工具，涵盖其背景、能力、优势及典型应用，助力企业明晰选型路径，实现数据资产化、治理智能化，释放数据要素价值。
Hello AgentScope Java
AgentScope Java v0.2 发布，支持 ReAct 智能体核心能力，提供高代码透明性、多模态消息、钩子机制、会话持久化与结构化输出，助力开发者高效构建可追溯、易调试的 Agent 应用。
一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。
容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。
基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级。
构建AI智能体：四十九、MCP 生态的革命：FastMCP 如何重新定义 AI 工具开发
FastMCP是一个基于MCP协议的高性能Python框架，旨在简化AI模型与外部工具的集成开发。它通过装饰器、类型提示等现代Python特性，将MCP协议的标准化要求转化为Pythonic的开发体验。核心功能包括：工具注册（@mcp.tool）、资源管理（@mcp.resource）和提示词模板，支持自动生成JSONSchema、异步任务调度和错误处理。FastMCP通过三层架构（应用层、核心引擎、协议适配层）实现高效开发，典型应用场景如"AI调用计算器工具"只需简单装饰器即可完成工具
