【API设计】 🎯 引言 在前后端分离与微服务盛行的时代，GraphQL API 已成为高效的数据查询与聚合利器。本文聚焦“GraphQL API 实战：架构设计、性能优化与安全防护”，从 GraphQL 架构设计、N+1 问题、性能优化策略 到 安全防护...

【API安全】 一、引言：小小 User‑Agent，大大风险 当你打开一个空白网页，它就能“猜到”你的浏览器版本、操作系统，甚至屏幕分辨率——而无需登录、无追踪像素、无 Cookie。这一切都源自浏览器每次发起请求时都会携带的 User‑Agent 字符...

【如何集成API】 本文详细介绍了如何申请 WhatsApp Business API 的完整流程，包括两种 API 类型的比较（WhatsApp Business API 和 WhatsApp Cloud API），以及通过 SleekFlow 平台申请的具体步骤。文章还分析了 WhatsApp Business API 在客户支持、销售提升和自动化营销方面的核心优势，并提供了使用 WhatsApp Cloud API 的额外优势，如简化设置流程和模板管理更便捷。

【API术语解释】 GPT4all是一个开源的大型语言模型生态系统，允许用户在本地运行和部署大型语言模型，保护隐私的同时享受高性能的语言处理能力。其核心功能包括本地运行、多平台支持、多种预训练模型和开发者友好的接口。GPT4all的优势在于隐私保护、低硬件要求和易用性，广泛应用于聊天应用、文档处理和开发扩展等场景。其技术架构包括前端界面、后端服务和数据库，未来有望引入更多人工智能技术并加强与其他平台整合，推动人工智能技术的发展和应用。

【如何集成API】 突破语言屏障：用Go集成Qwen-MT API实现92种语言实时互译 图示：Go程序调用Qwen-MT API实现多语言实时转换 为什么需要92语言互译能力？ 在全球化应用开发中，我们常面临这些痛点： 跨境电商平台需实时转换商品描述（支...

【AI驱动】 智能领航：豆包新模型 + PromptPilot 在医疗分诊的深度体验​​，在医疗资源紧张、患者需求多样的当下，精准高效的医疗分诊是优化就医流程、提升医疗服务质量的关键。近期，我深度体验了基于豆包新模型与 PromptPilot 构建的医疗...

【AI驱动】 一、产品简介 Gemini Storybook 是 Google Gemini 应用内置的「交互式 AI 故事书生成器」。用户仅需一句话描述，即可在几分钟内获得一本 10 页、图文并茂并配有朗读音频的个性化故事书，可阅读、下载、打印或分享。...

【AI驱动】 一、摘要 Z.ai（原智谱）今日发布 355B 参数的开源大模型 GLM-4.5，在 12 项全球基准测试中综合排名第三，仅次于 o3 与 Grok 4，但已显著超越 Gemini 2.5 Pro、DeepSeek-R1 等主流模型。其最大...

【AI驱动】 本文将以超详细、超实战的方式，带你 15 分钟完成从 0 到 1 的接入，用 Java 打造属于自己的 AI 编程助手！ 1. 为什么选择 Qwen3-Coder？ 模型强：Qwen3-Coder-Plus 在 HumanEval、M...

【学习各类API】 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...

【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 8 月 5 日，Anthropic 低调...

【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。

【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。

【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。

【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。