助力可观察性统一平台：SLS Trace服务发布
SLS在2015年发布了日志（Logs）方案、2020年发布了监控（Metrics），在今年2021年发布了分布式链路追踪（Traces）方案，已经正式具备了可观察性数据的统一存储、分析、可视化能力。后续除了在每个细分数据场景做深外，还会提供更加完善的数据关联方案以及AIOps的异常检测和根因分析能力。
在AMD GPU上部署AI大模型：从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文详细介绍了在AMD硬件上构建大型语言模型（LLM）推理环境的全流程。以RX 7900XT为例，通过配置ROCm平台、部署Ollama及Open WebUI，实现高效本地化AI推理。尽管面临技术挑战，但凭借高性价比（如700欧元的RX 7900XT性能接近2200欧元的RTX 5090），AMD方案成为经济实用的选择。测试显示，不同规模模型的推理速度从9到74 tokens/秒不等，满足交互需求。随着ROCm不断完善，AMD生态将推动AI硬件多元化发展，为个人与小型组织提供低成本、低依赖的AI实践路径。
主流多智能体框架设计原理
本文描述了关于智能体（Agents）和多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的详尽介绍，涵盖了从定义、分类到具体实现框架的多个方面。
