Claude 4.1 Opus API快速接入教程:如何用Python实现智能对话与文本生成
2025/08/14
从 0 到 1,只需 5 分钟完成接入;30 分钟打造可落地的 AI 客服、写作助手与代码生成器。附完整源码、可运行 Notebook 与生产级最佳实践。 1. 3 行代码跑通第一个问答 import anthropic, os clie...
Claude 4.1 Opus API功能剖析与测评:优缺点解析及智能应用最佳实践
【学习各类API】
> 从 74.5% SWE-bench 到 64 K「扩展思考」,这篇万字长文带你一次看懂 2025 年最强编程 AI 的全部底牌。 - - - - - - ## 1. 开场白:为什么今天必须重新认识 Claude 2025 年...
2025/08/14
一文剖析基于 MCP 的 AI 应用技术架构全景视图:从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、应用架构层、到应用层
【AI驱动】
本文详细介绍了基于MCP的AI应用技术架构,从基础设施层到应用层的各个技术细节。MCP作为标准协议,连接大语言模型与外部工具,提升AI应用灵活性。涵盖GPU、CPU等硬件支持,云原生弹性架构,大模型微调、RAG技术等应用实践,并提供业务架构设计建议。通过这些技术协同工作,推动AI技术落地产业应用。
2025/08/14
MCP (模型上下文协议)架构设计深度剖析
【AI驱动】
MCP(模型上下文协议)是Anthropic推出的一种标准化协议,用于优化AI与外部工具的交互。它通过MCP主机、客户端和服务器的协作,实现工具调用、数据访问和工作流程优化,简化开发过程。此外,直播课程提供Agent、RAG、Fine-tuning等AI技术实战培训,助力企业级项目落地。
2025/08/14
基于 MCP 实现推荐业务场景案例架构设计
【AI驱动】
MCP(模型上下文协议)是由Anthropic定义的开放协议,旨在标准化大语言模型(LLM)与应用程序的上下文交互。通过统一外部数据、工具和动态提示词,MCP提升了AI Agent系统的开发效率。在招聘推荐场景中,MCP通过连接岗位数据和简历数据,实现智能匹配,提升效率30%+。其架构包括MCP Server、Client和数据源,但需解决选择难题和安全性问题。Claude作为智能AI编程助手,可基于需求生成代码并进行优化。
2025/08/14
11张图全面总结 MCP、A2A、Function Calling 架构设计间关系
【AI驱动】
Google 推出 A2A 协议,旨在实现 AI Agent 间的高效通信;Anthropic 的 MCP 则专注标准化模型与外部工具交互;OpenAI 的 Function Calling 为大模型提供实时工具调用功能。三者共同推动 AI 从单体智能向协作团队进化,以高效完成复杂任务。
2025/08/14
spring boot rest api:教程、最佳实践与示例
【API开发】
本文详细介绍了如何使用Spring Boot构建REST API,包括分步教程、最佳实践和示例代码。内容涵盖从项目初始化、实体类定义、控制器实现到数据库配置和API测试的全过程,特别强调了Spring Security集成和JWT身份验证等关键安全实践。
2025/08/14
MCP 实践:基于 MCP 和 A2A 实现 AI 应用架构设计新范式和案例落地
【AI驱动】
MCP 是一种标准化协议,增强了 AI 应用的灵活性和上下文感知能力。
2025/08/13
MCP 分布式落地实践:0代码实现微服务改造成 MCP Server
【AI驱动】
本文介绍了如何利用MCP协议将现有微服务快速改造成MCP Server,重点讲解了通过Higress AI网关实现无缝协议转换,以及Nacos作为MCP Registry在服务管理中的核心作用。该方案无需修改代码,显著降低了技术门槛和改造成本。同时,针对MCP协议的动态适配、灰度管理和性能优化,Nacos与Higress提供了全面支持,为企业探索AI原生应用提供了灵活性与高效性。文章还推荐了相关直播课程,帮助开发者掌握AI大模型应用技术。
2025/08/13
MCP 和 Function Calling 架构设计对比剖析
【AI驱动】
OpenAI 于 2023 年推出 Function Calling,实现大模型与外部工具交互,解决知识更新停滞问题;Anthropic 在 2024 年发布 MCP,提供统一工具调用协议,提升兼容性和安全性。MCP 与 Function Calling 并非替代关系,而是通过标准化工具连接流程,联合 Agent 完成复杂任务,为开发者提供高效、灵活的解决方案。
2025/08/13
MCP 和 A2A 架构设计对比剖析
【AI驱动】
最近AI行业聚焦于开放协议的发展,Anthropic的MCP和谷歌的A2A成为热点。MCP主攻基于LLM的上下文整合,而A2A专注于多AI Agent的通信协作。两者看似互补,但潜在竞争可能推动协议的改进。未来,AI Agent或成主流,而A2A在通信领域有更大优势。欢迎留言探讨!
2025/08/13
如何获取飞影数字人API开放平台秘钥(分步指南)
【学习各类API】
飞影数字人是一家专注于数字人技术与视频生成领域的创新型企业,凭借先进的AI算法与深度学习模型,为用户提供高精度数字人形象定制、AI克隆声音生成及智能口型同步视频制作服务。用户仅需上传一张照片、一段视频或输入文本描述,即可在十分钟内快速生成专...
2025/08/13
如何获取Tron 区块链API开放平台秘钥(分步指南)
【学习各类API】
TRON Network 作为全球领先的去中心化区块链协议,凭借其高吞吐量、低延迟和可扩展性优势,为开发者提供了构建高性能去中心化应用(DApp)的底层基础设施。其支持的 TRC10 和 TRC20 代币标准、丰富的开发者工具包(SDK)以...
2025/08/13
9种 MCP 架构设计模式剖析
【AI驱动】
课程解析了 MCP(AI 应用与能力的通用连接器)的 9 种架构设计模式,包括本地客户端、多智能体、语音交互、复杂文档处理等,适用于多种业务场景,助力企业优化效率并提升性能。
2025/08/13
调用Leonardo.ai API 实现文生图:小白上手指南
【API开发】
本文详细介绍了调用Leonardo.ai绘画API实现文生图的方法和流程。Leonardo.ai绘画API是一种基于人工智能技术的工具,能够将文本提示转化为高质量的艺术作品,具备多风格图像生成能力、高效便捷、高质量输出等优势。在开发前,需要完成注册与获取API密钥的准备工作,并安装Postman、VS Code和Python环境等必要工具。文章还阐述了调用Leonardo.ai绘画API实现文生图的技术实现流程,包括初始化API客户端、准备图片生成参数、发送API请求以及接收并处理结果等步骤,并提供了使用Python语言的关键代码示例。此外,还针对如何提高图片生成质量、API调用错误处理以及图片批量生成等常见问题进行了详细解答。总之,本文为开发者提供了全面的指导,帮助他们顺利调用Leonardo.ai绘画API,实现高效的文生图功能,满足不同场景下的图片创作需求。
2025/08/13
2025年十大PHP REST API框架
【API开发】
本文详细介绍了2025年最值得关注的十大PHP REST API框架,包括Laravel、Symfony、Slim等,并分析了PHP框架在开发效率、安全性、代码组织和性能优化等方面的优势。适合需要选择高性能PHP框架开发RESTful API的开发者参考。
2025/08/12
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