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架构

ZorvAI 技术架构深度解析：Android 端侧 AI 工作台的四层架构设计

ZorvAI 是一款运行在 Android 平台上的开源 AI 工作台，它将端侧推理引擎、MCP 工具协议、CMS 模块系统、proot Linux 终端、WebView 可视化弹窗以及 AI 小程序运行时全部集成于单一应用中。其核心设计理念是数据不出设备、断网可用，通过将 MNN 和 Llama 原生推理引擎直接编译进 APK，实现了在移动设备上的本地化 AI 能力。项目关键指标包名当前版本源码

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2026-08-23 14:08:50

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 9

#架构 #android #人工智能
从 LLM 到 Agent：12 个 AI 核心概念一次讲清

你有没有刷到过这种帖子。里面全是 agent、skill、script、MCP、上下文窗口、loop。每个字你都认识，连起来完全不知道在说什么。**其实这些词讲的是同一件事：怎么把一个只会说话的脑子，变成一个能替你干活的员工。

小马不会过河
2026-08-21 11:51:02

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 4

#人工智能 #系统架构 #架构 +1
企业 Agent 如何搭配 Tool、MCP、Skills、Harness

写到这里，Tool、MCP、Skills、Harness 已经绕不开了。它们经常出现在同一场讨论里，也最容易被说成一回事。我最近一直参与一个企业 Agent 平台的开发和架构梳理。这次我没有从概念文章里抄四段定义，而是顺着当前代码，把一次任务从用户输入、Skill 装载、MCP 连接、Tool 执行，一路追到权限确认和会话持久化。

大靠山
2026-08-21 11:45:18

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 5

#java #大数据 #运维 +3
企业AI基础设施架构的路径选择：共享底座与联邦互通的长期权衡

本文系统分析了企业AI基础设施的两条演进路线——联邦互通与共享运行时底座。联邦互通通过MCP等协议实现Agent间标准化连接，适合中小规模、快速试错场景；共享底座则通过统一执行层实现全流程可观测、可审计、可管控，适用于大规模、强合规的企业级部署。文章深入探讨了两者的核心分歧、共享底座的六层架构设计、关键设计取舍、成本收益分析，并提供了渐进式落地路径和决策框架，指出两种模式将长期共存、互补演进，企业

 numberlock
2026-08-21 11:34:17

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 17

#人工智能 #架构
Agent 架构的长期演进与维护：让系统持续生长

echo-agent 前身为 2025 年 11 月启动的个人助理项目 fubot，最初面向长期陪伴型个人智能体，围绕认知记忆、上下文延续、用户偏好沉淀、任务闭环与持续自我优化展开。随着真实场景迭代，项目逐步形成多入口接入、统一事件模型、消息总线、Agent Loop、多模型抽象、工具调用、MCP 接入、任务调度、权限审批、运行轨迹、长期记忆和受控自演进等能力。

付玉祥
2026-08-21 05:00:00

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 8

#架构 #人工智能
一文搞懂Agent通信协议：MCP、A2A与ACP

你是不是也这样？刷技术文章，MCP、A2A、ACP 三个缩写来回出现。看开源项目 README，每个都说自己“标准化”。

程序猿李巡天
2026-08-20 22:18:59

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 2

#人工智能 #架构 #知识图谱 +1
Anthropic 的 CI/CD 值班智能体：Claude Tag 当一线响应者的架构拆解与踩坑复盘

热点来源：Claude Blog（Anthropic）- 《Claude Tag 如何担任 Anthropic CI/CD 故障的一线响应者》（https://claude.com/blog/ai-ci-cd-on-call）附：Anthropic 开源 on-call 搭建套件 oncall-kit（https://github.com/anthropics/oncall-kit）晚上 10 点

 2401_88139521
2026-08-20 08:00:00

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 8

#ci/cd #架构 #AI智能体 +2
多智能体协作架构：从单Agent到多Agent协同的技术演进

2026年，AI智能体架构正从“单体全能”向“群体协同”转型。MIT和麦肯锡研究显示，多智能体系统（MAS）在复杂任务中的成功率比单Agent高4.2倍，错误恢复能力提升67%。架构演进分为三代：单Agent（工具调用）、多Agent并行（角色专精）、标准化多智能体系统（群体智能）。核心架构模式包括网络型（灵活）、主管型（中央协调）和层级型（大规模扩展）。通信协议MCP（工具接口）和A2A（Age

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2026-08-19 18:04:44

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 16

#架构 #人工智能
大模型应用开发--7--fastmcp示例

【代码】大模型应用开发--7--fastmcp示例。

Chasing__Dreams
2026-08-19 15:44:39

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 4

#架构
Java微服务接大模型：3层架构、5个生产问题怎么答

脉脉上有一则Java后端面试复盘：问题从“微服务怎么接大模型”一路追到Agent分层、会话状态、流式响应、工具失败、可观测性和安全。真正的考点不是会不会调用Spring AI，而是能否把不稳定、昂贵且慢的模型调用纳入工程治理。

HanaYao
2026-08-19 12:00:27

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 8

#架构 #java #微服务
从检索到 agents：AI agents 生产架构的 5 个关键要点

摘要：随着AI从搜索驱动转向agent式架构，企业面临客户预期、技术标准和评估方式的根本性转变。Elastic专家指出：(1) agent式AI正重构检索需求，模型上下文协议（MCP）成为新基础设施标准；(2) 仅12%企业完全信任AI输出的准确性，这成为规模化部署的主要障碍；(3) 搜索演变为agent的多跳推理引擎，需混合检索与实时数据支持；(4) 上下文工程取代提示工程成为核心，不当管理会

 Elastic 中国社区官方博客
2026-08-19 10:25:50

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#人工智能 #elasticsearch #大数据 +3
AI 测试自动化平台：MCP 网关 + 浏览器 Worker 的本地三进程架构拆解

扩展做进程生命周期、MCP 做工具面、Worker 做浏览器执行，三者用固定端口 + 密钥文件解耦；多项目隔离靠请求级身份而非进程级隔离。对自建类似工具的人，三个可直接抄的点：① 工作流指导用 graph/nodes/refs 三层结构，别堆 system prompt；② 共享契约用 Zod schema 放独立 package，两端同源；③ 本地 daemon 必须做 CSRF 防护，哪怕只是

 小小测试开发
2026-08-19 08:25:53

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 4

#人工智能 #自动化 #架构
彻底搞懂 MCP 协议：Agent 工具调用的统一标准，一文讲清原理、架构与落地

MCP（Model Context Protocol）是Agent生态中的一项突破性协议，旨在标准化Agent与工具/数据源之间的通信。它解决了传统Function Calling的碎片化问题，通过统一接口实现工具、资源和提示词模板的复用与分发。MCP支持两种通信方式（STDIO和SSE），不绑定特定语言或框架，使开发者能专注于业务逻辑而非适配工作。虽然不能替代Agent框架或提升模型能力，但MC

woshisfds
2026-08-18 20:31:44

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 8

#架构 #java #python
Claude根据项目架构文档约束代码生成方向的Prompt策略

Claude根据项目架构文档约束代码生成方向的Prompt策略，其本质是通过CLAUDE.md的全局上下文、Rules的路径分域注入、Skills的按需加载、Hooks的确定性拦截四层架构，将架构文档转化为AI每次生成代码时自动遵循的约束系统。根据Anthropic官方文档和社区实践，分层约束的黄金法则是：“让AI记住的放在CLAUDE.md，让AI按需查阅的放在Rules，让AI执行流程的放在S

鱼弦
2026-08-17 10:14:12

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 4

#架构 #人工智能
[Grix - 移动端与桌面端的 DeepSeek Harness](https://grix.im/zh-CN/)

把 DeepSeek Harness、Codex、Claude、Kimi 等 Agent 加为联系人，像找同事一样给它发消息、拉群、@ 它、交代事情和跟进进度。在桌面端让 DeepSeek Harness 执行任务，在手机上继续对话，并把消息、文件、进度和授权确认保留在同一个上下文中。联系人、群聊、历史消息、任务上下文和权限关系都保存在 Grix 中，不会锁定在某个模型会话或单一供应商里。Grix

Grix1
2026-08-17 09:17:06

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 11

#前端 #前端框架 #后端 +3
解密 MCP（Model Context Protocol）：大模型时代的“Type-C”总线与三驾马车架构深度解析

摘要： Anthropic提出的**模型上下文协议（MCP）**旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据/服务集成时的碎片化与高复杂度问题。传统方案需为每个应用、模型和数据源单独适配（$M×N×K$复杂度），而MCP通过统一协议总线（$M+N+K$）实现解耦：架构革新：采用分层设计（Host-Client-Server-Data），本地优先保障隐私与控制权，支持混合集成本地与云端资源。核心三要素

 AI Agent高级工程师
2026-08-16 17:06:21

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 6

#架构 #开发语言
DeerFlow2.0 框架架构02：Lead Agent 任务总调度

本文深入探讨了DeerFlow 2.0的核心模块——Lead Agent，强调其作为任务调度中枢的设计理念，而非简单的聊天入口。Lead Agent专注于任务分发与协调，通过配置驱动和策略模式实现高灵活性，支持动态模型切换（如Qwen、OpenAI等）和中间件扩展。其架构分为三层（入口层、调度层、扩展层）和四大组件（配置解析、模型管理、中间件、任务调度），采用策略模式统一模型调用接口，并通过极简（

dijk
2026-08-16 12:51:08

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 10

#架构
中小企业AI智能体平台解决方案：为每位员工配备专属AI伙伴，让AI赋能每一个业务场景

文章摘要中小企业AI智能体平台解决方案助力企业数字化转型。2026年，中国企业级AI智能体市场预计达449亿元，政策红利持续释放，开源生态成熟。该方案为中小企业提供专属AI伙伴，覆盖营销、客服、运营、生产四大场景，采用分层架构设计，集成RAG知识库、多智能体协同、MCP工具调用等功能。相比通用AI办公工具，更聚焦业务场景，支持私有化部署和数据安全。通过可视化编排和模型路由，降低使用门槛，帮助中小

 zhengliebin
2026-08-16 09:46:40

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 7

#人工智能 #软件工程 #架构 +4
从零开发一个MCP Server：架构与实践实录

本文介绍了一种基于MCP（Model Context Protocol）协议开发的AI Agent数据接入方案。通过构建一个学生成绩查询MCP Server，解决大模型Agent无法直接访问数据库等外部数据的问题。文章详细阐述了MCP协议的设计理念（类似USB接口的通用外设协议）、技术架构（Python/FastMCP/SQLite实现）和开发实践，包括环境搭建、数据层设计、工具层封装等关键步骤。

迹天001
2026-08-15 17:52:51

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 9

#架构 #jvm #python
万物皆插件：DeepSeek Harness 的核心架构、Cordis 内核与 Agent 可组合性

DeepSeek Harness 真正有意思的地方，不是它又增加了多少工具，而是它重新定义了 Agent 的扩展单位。过去我们会说：给 Agent 加 Tool给 Agent 加 Memory给 Agent 加 MCP给 Agent 加 Workflow而“万物皆插件”的思路是：Tool 是插件Memory 是插件MCP 是插件Workflow 是插件Agent Loop 是插件Session 是

 huaiixinsi
2026-08-15 13:38:36

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 6

#架构 #安全 #算法 +3
ChatGLM2-6B模型推理流程和模型架构详解

因为本人在做大模型优化方面的研究，之前拆了ChatGLM2的源代码，看看能从哪些地方深入。结果刚拆完没多久，昨天，也就是10 月 27 日，智谱 AI 在 2023 中国计算机大会(CNCC)上发布了自研第三代对话大模型 ChatGLM3，这是智谱 AI 在今年内第三次对 ChatGLM 基座模型进行了深度优化。目前还没去拆它的源代码，所以也不太清楚和2代之间有什么区别。但2代的结构我觉得可以先发

 blues9257
2026-03-02 00:34:20

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 10

#架构
DeepSeek背后的技术基石：DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构

DeepSeekMoE通过创新的混合专家架构、潜在注意力缓存和优化的归一化策略，在模型规模与计算效率之间找到了新的平衡点。其在降低计算成本的同时保持了领先的性能水平，为大规模AI系统的可持续发展提供了新的思路。后续研究将探索该架构在多模态任务中的应用，以及路由算法的进一步优化。

吾诺
2026-03-02 01:02:12

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 10

#语言模型 #架构 #人工智能
DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

从DeepSeek-R1-Zero到DeepSeek-R1，代表了研究中的一个重要学习历程。DeepSeek-R1-Zero 证明了纯粹的强化学习是可行的，而 DeepSeek-R1 则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。“本文所述技术参数均来自公开研究文献，实际部署需遵守当地法律法规”最后：React Hook 深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技

 Schengshuo
2026-03-02 00:59:49

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 4

#架构 #人工智能
ChatGLM2-6B模型推理流程和模型架构详解

因为本人在做大模型优化方面的研究，之前拆了ChatGLM2的源代码，看看能从哪些地方深入。结果刚拆完没多久，昨天，也就是10 月 27 日，智谱 AI 在 2023 中国计算机大会(CNCC)上发布了自研第三代对话大模型 ChatGLM3，这是智谱 AI 在今年内第三次对 ChatGLM 基座模型进行了深度优化。目前还没去拆它的源代码，所以也不太清楚和2代之间有什么区别。但2代的结构我觉得可以先发

 wwwwanggy
2026-03-10 00:58:38

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#架构
DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求

从DeepSeek-R1-Zero到DeepSeek-R1，代表了研究中的一个重要学习历程。DeepSeek-R1-Zero 证明了纯粹的强化学习是可行的，而 DeepSeek-R1 则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。“本文所述技术参数均来自公开研究文献，实际部署需遵守当地法律法规”最后：React Hook 深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技

 qqacj
2026-03-10 01:11:26

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 5

#架构 #人工智能
DeepSeek背后的技术基石：DeepSeekMoE基于专家混合系统的大规模语言模型架构

DeepSeekMoE通过创新的混合专家架构、潜在注意力缓存和优化的归一化策略，在模型规模与计算效率之间找到了新的平衡点。其在降低计算成本的同时保持了领先的性能水平，为大规模AI系统的可持续发展提供了新的思路。后续研究将探索该架构在多模态任务中的应用，以及路由算法的进一步优化。

umeelove35
2026-03-10 01:12:47

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#语言模型 #架构 #人工智能
DeepSeek Harness 插件开发：从零到跑起来-Day18

本文介绍了如何在DeepSeek Harness中开发和安装插件。主要内容包括：环境准备：需安装Node.js 22.19.x或24+版本，推荐使用pnpm管理依赖。

晴天16
2026-08-15 00:42:34

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 7

#架构