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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][06]持久化記憶

前言 在之前的案例中，會話歷史都保存在內存中，一旦程序重啓，會話歷史就會丟失，導致AI沒法根據會話歷史推測用户當前意圖。這就像一個人記性特別差，每次見面都忘了之前聊過什麼，讓人感覺很不專業。 如果你之前使用過LangGraph，那應該知道LangGraph提供了checkpointer功能來管理歷史會話，可以把歷史會話保存到關係型數據庫或內存中。雖然LangGraph有這個功能，但是MCP官方文檔

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daibitx 頭像

daibitx - Microsoft Agent Framework 接入DeepSeek的優雅姿勢

一、前言 ​ Microsoft Agent Framework 框架發佈也有一陣子了，在觀望（摸魚）過後，也是果斷(在老闆的威脅下)將幾個AI應用微服務完成了從Semantic Kernel 框架到Microsoft Agent Framework 框架中的遷移工作。 所以這篇文章,我想記錄一下在開發過程中的我總結的一下工程化用法。 二、Agent Framework是什麼 簡單來講，Micro

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wintersun 頭像

PetterLiu - 谷歌Agent Development Kit架構概覽

寶子們，今天這個消息真的讓我驚呆了！Google搞了個大動作，直接把AI的交互方式給改寫了！以前AI都是等你把話説完才回應，現在不一樣了，它能一邊聽你説話一邊反應，還能被中途打斷，甚至能和其他AI實時協作！這就是谷歌新出的Agent Development Kit（ADK），異步I/O、狀態化會話、流式原生工具、實時回調……這哪是簡單的請求-響應啊，這分明就是真正的對話，AI終於有了“生命”的感

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ludangxin 頭像

張鐵牛 - 2. AI 輸出內容導出Word！docx4j+poi-tl 實現Markdown轉Word全流程

1.簡介 我們在上一章介紹瞭如果想實現將markdown內容轉換為word的話, 如果想要轉換後的word內容排版好看的話, 就需要將其轉換過程分為兩步 markdown→html html→ooxml(Office Open XML) word內容,word元信息本身就是個xml) 上一章節我們使用flexmark將markdown內容轉換為html內容, 完成了第一步, 本章節我們將介

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lying7 頭像

躺柒 - 讀浪潮將至13遏制的關鍵步驟

1.審計 1.1.知識就是力量，力量就是控制 1.2.對技術控制來説至關重要 1.3.為技術創建安全的物理或虛擬隔離容器是基礎 1.4.實施有意義的監督，制定可執行的規則，並對技術執行情況進行審查，這些都是極其重要的 1.5.信任源自透明度 1.5.1.絕對需要在各個層面驗證系統的安全性、完整性和未受損狀態 1.6.外部審查的重要性不言而喻 1.6.1.全球範圍內並沒有形成系統性的、常

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lying7 頭像

躺柒 - 讀浪潮將至12穿越浪潮

1.眾説紛紜的代價 1.1.在國家和超國家層面，在一個全面的、可執行的框架下，巧妙的監管可以平衡技術進步的需求與合理的安全限制，從科技巨頭和軍隊，到高校的小型研究團隊和初創企業，都應當受到監管 1.2.制定並實施有效的法規是一項艱鉅的任務 1.2.1.技術日新月異，但走完立法流程需要數年時間 1.3.目前，在車庫裏工作的業餘愛好者能接觸到更強大的工具，科技公司也在研發上投入了數十億美元，而

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yunpan-plus 頭像

雲棧開源日記 - DeepCode：把論文和想法變成代碼的 AI 工具

看論文時，你是不是也遇到過這種情況？ 明明算法思路看懂了，但要自己從零實現，光是搭環境、調參數就要折騰大半天。或者腦子裏突然冒出個網站創意，想快速驗證一下可行性，卻被前後端開發的工作量勸退了。 最近發現香港大學開源的 DeepCode 項目，專門解決這類問題——用 AI 自動把想法轉成能跑的代碼。 這個工具能做什麼 DeepCode 是一個基於大語言模型的編碼工具，主要功能是把"人的想法"自動轉

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第一週：深度學習的實踐（六）梯度現象和梯度檢驗

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第二課第一週的內容，1.10到1.14的內容，也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第二課的第一週內容，就像課題名稱

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wintersun 頭像

PetterLiu - 關於AI上下文工程重塑人機協作的 5 個顛覆性認知

關於AI上下文工程重塑人機協作的 5 個顛覆性認知 寶子們，AI界的大瓜來了！GAIR團隊剛發佈了Context Engineering 2.0，這可完全顛覆了我們對人機交互的認知。以前我們總想着怎麼設計prompt，現在才發現，context才是關鍵！ “一個人就是各種context的集合。”機器不是不夠聰明，而是缺乏處理context的能力。從1.0的context作為翻譯，到2.0的con

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躺柒 - 讀浪潮將至11困境

1.災難 1.1.在某種程度上，人類的歷史就是一部災難史 1.2.大流行病廣泛存在 1.3.兩場大流行病曾導致世界上多達30%的人口死亡 1.3.1.6世紀的查士丁尼瘟疫和14世紀的黑死病 1.3.2.1300年，英格蘭的人口約為700萬，但到了1450年，由於瘟疫的肆虐，人口鋭減到僅剩200萬 1.4.災難也可能是人為造成的 1.4.1.一戰和二戰分別導致

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lying7 頭像

躺柒 - 讀浪潮將至10國家的未來

1.馬鐙 1.1.在馬鐙出現之前，騎兵在戰場上的實際作用極其受限 1.2.戰馬的主要作用僅僅是將士兵運送到戰場上 1.3.馬鐙將騎兵與衝鋒的戰馬緊密地結合在一起，從而形成了一個強大的戰鬥單元 1.4.在中世紀早期，馬鐙剛剛傳入歐洲不久，法蘭克人的領袖查理·馬特察覺到了它的潛力 1.5.隨之形成的新的社會基礎結構為這些權力中心提供了支撐與保障 1.6.技術的指數級發展擴大了每個人和每件事的影響力

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風雨中的小七 - 解密prompt系列63. Agent訓練方案:RStar2 & Early Experience etc

當大模型成為Agent，我們該如何教會它“行動”？純粹的模仿學習（SFT）天花板明顯，而強化學習（RL）又面臨獎勵稀疏、環境複雜、探索成本高的挑戰。本文將帶你深入四種前沿的Agent訓練方案：ReTool, RAGEN, RStar2, 和 Early Experience，看它們如何巧妙地設計環境、利用反饋，讓Agent不僅“能幹”，而且“聰明”。 我們將看到一條演進路線：從優化單一動作（ReT

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saodiseng2015 頭像

掃地僧2015 - ASP.NET Core WebApi 集成 MCP 協議完全指南

前言 Model Context Protocol (MCP) 是一個標準化協議，讓 AI 客户端（如 Claude、ChatGPT 等）能夠通過統一的接口調用你的 API。本文將詳細介紹如何在 ASP.NET Core WebApi 項目中集成 MCP 支持，實現 AI 與你的服務無縫對接。 什麼是 MCP？ MCP（Model Context Protocol）是一個開放協議，旨在標準化 AI

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躺柒 - 讀浪潮將至07驅動力

1.驅動力 1.1.技術持續進步的主要推動力來自那些原始的、與人性緊密相關的因素 1.1.1.不論是為了滿足好奇心、應對危機，還是追求財富、逃避恐懼，技術發展的核心始終在於服務人性的需求 1.1.2.只要人們有足夠的動力去研發和應用技術，技術便會應運而生，並得到推廣應用 1.2.迄今為止，沒有任何技術浪潮被真正遏制住 1.3.事實上，技術領域的較量一直以來都是地緣政治

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躺柒 - 讀浪潮將至06技術浪潮特徵

1.技術浪潮 1.1.俄烏衝突仍是一個里程碑式的事件，因為它凸顯了訓練相對不足的戰鬥力量如何利用消費市場上相對廉價的技術來進行快速組建和武裝 1.2.當技術能夠帶來如此顯著的成本和戰術優勢時，它的擴散與廣泛採用無疑將成為必然趨勢 2.固有特徵 2.1.技術的高度非對稱性影響 2.1.1.新技術會使得那些看似強大的勢力暴露出以前難以想象到的弱點和破綻 2.2.技術發展迅猛，呈現出一種超級進化

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lying7 頭像

躺柒 - 讀浪潮將至05更廣泛的浪潮

1.更廣泛的浪潮 1.1.技術浪潮並非一兩種通用技術的簡單疊加，而是大約同一時期涌現的眾多技術的集羣式體現 1.1.1.以某種或多種通用技術為基礎，但又遠遠超出這些通用技術的範疇 1.2.通用技術扮演着催化劑的角色 1.2.1.發明會激發新的發明 1.2.2.技術浪潮為進一步的科學技術實驗奠定了基礎，為新的可能性叩開了大門 1.2.3.反過來又催生了新的工

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躺柒 - 讀浪潮將至04生命技術

1.生命技術 1.1.生命，這項宇宙中最古老的“技術”​，已經存在了至少37億年 1.2.在無盡的歲月裏，生命以緩慢、自主、無序的方式悄然進化 1.3.生命系統擁有自我組裝和自我修復的能力，如同利用能量的高手，能在各種環境中複製、生存和繁衍，其高超的技巧、精確的運作和快速的信息處理能力讓人歎為觀止 1.4.與人工智能的迅猛發展類似，合成生物學也正處於成本不斷降低、能力持續提升的快速發展階段 1.

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - [MCP][07]logging和progress等功能説明

前言 截至目前（2025年9月19日），除了基礎的Prompt、Resource和Tool概念，FastMCP還提供了以下功能：Sampling、Elicitation、Roots、Logging、Progress、Proxy、Middleware、Composition和Authentication等功能 Sampling，採樣，在server端調用client的llm，實現功能解耦 El

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）

經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能

數據 , AI , 大模型微調 , aigc , 人工智能 , 深度學習

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努力的小雨 - AI編程實戰：雲開發瘋狂助攻，React + Vite 做出 FPS 網頁遊戲不是夢

回想起最初接觸雲開發的那段時間，我出於練手的目的，開發了一款基於 HTML 的簡易槍戰遊戲。當我滿懷期待地將其展示給玩家時，沒想到卻被一句點評當場“點醒”了：這不就是打地鼠的升級版嘛？雖然當時聽了有些哭笑不得，但不得不承認，這位玩家的評價確實一針見血，讓我意識到遊戲設計在玩法創新上的不足。 在那之後，我又親自重新體驗了一遍遊戲，結果不得不承認，那位玩家的評價確實中肯：玩法的確和“打地鼠”如出一轍。

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guoxiaoyu 頭像

努力的小雨 - 【附源碼】用Spring AI通殺所有MCP客户端，簡直離譜！

在上一章節中，我們講解了MCP服務，並以Spring AI作為客户端和服務端進行示例説明。然而，當前市面上已經存在眾多成熟的MCP客户端和服務端實現。那麼，Spring AI在這些現有方案中的適配程度究竟如何？接下來，我們將深入探討這一問題。 Spring AI客户端-第三方MCP MCP市場 我們先看下目前流行的MCP服務都有哪些，當然我們不必去手動實現已有的服務端，現在有很多MCP市場，比如

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huggingface 頭像

HuggingFace - 參加 Hugging Face 組織的 Gradio & MCP 智能體主題黑客鬆

🌟 歡迎參加 Gradio MCP 智能體主題黑客鬆！ 準備好了嗎？一場以智能體（Agent）和模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）為核心的全球在線黑客鬆即將來襲！ 本次活動由 Hugging Face 舉辦，我們將共同探索基於 Anthropic MCP 和 AI Agentic 系統的最新可能性。 📅 活動時間： 2025 年 6 月

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lori 頭像

張佔嶺 - mcp~客户端與服務端的通訊技術

mcp通訊協議 stdio sse streamable http JSON_RPC MCP 的傳輸層負責將 MCP 協議消息轉換為 JSON-RPC 格式進行傳輸，並將接收到的 JSON-RPC 消息轉換回 MCP 協議消息 請求 { jsonrpc: "2.0", id: number | string, method: string, params?: obj

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keima-kai 頭像

keima-kai - The Future Of Design: Human-Powered Or AI-Driven?

This article has been kindly supported by our dear friends at STUDIO, a web design app supercharged with AI for unparalleled design freedom. Thank you! For years, reports have been warning

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