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用 LangGraph + MCP Server 打造 SpreadJS 智能助手:让 AI 真正懂你的表格需求

前言 差不多今年,"MCP""Agent"一直都是AI领域的热点, 尤其是manus的出现, 显得Agent好像无所不能, 极大的展现了AI的思考和执行决策的能力。 AI 不再只是单纯地回答问题,而是能够主动理解任务、规划步骤、调用工具,并最终完成目标。 但是在控件领域, 控件产品基本都有很多API, 有时候哪怕最熟练的开发者也很难清楚每个API的定义. 比如SpreadJS :它提供了超过 2000 个 API,功能非常灵活,能够覆盖各种复杂场景。但对于开发者来说,光靠人工翻阅文档或记忆这些API显然效率不高。 如果用LLM帮助生成SpreadJS API代码, 开发效率肯定会提高, 不过,目前市面上常见的LLM(ChatGPT、DeepSeek、Grok、Gemini ),在 SpreadJS 这种细分领域上能做的事情有限, 简单API调用没什么问题, 比如最基础的 setValue、getValue,但难度一上来它们很容易出现幻觉, 生成一些看起来正确实则跑不了的代码。 比如从数据库取数据并构建一个仪表盘这种要调用多个plugin而且要进行深度使用, 考虑API联合工作的结果的复...

中国科学院计算所:从 NFS 到 JuiceFS,大模型训推平台存储演进之路

中科院计算所在建设大模型训练与推理平台过程中,模型规模与数据集数量呈爆发式增长。最初采用简单的裸机存储方案,但很快面临数据孤岛、重复冗余、管理混乱和资源利用不均等问题,于是升级到了 NFS 系统。然而,随着使用强度增加,NFS 的瓶颈日益凸显:高峰期训练任务严重延迟甚至完全停滞,多用户并发时系统性能断崖式下降,存储扩容困难且缺乏有效的数据一致性保障。这些问题严重影响到了实验室研究人员的使用,迫使我们寻求更先进的存储方案。 经过对多种开源存储系统的评估对比,我们选择了 JuiceFS 。我们的架构采用 Redis 进行高性能元数据管理,同时构建了自有 MinIO 集群作为底层对象存储,这一架构完美解决了模型训练场景中的数据读写瓶颈、元数据访问延迟以及计算资源之间的存储互通问题。 01 大模型训推平台存储需求 我们的平台是面向实验室内部的大模型训练与推理一体化平台,核心功能聚焦于模型、数据集和用户代码的统一管理。在资源调度方面,平台通过 Kubernetes 对实验室内所有服务器的计算资源进行集中管理与分配,提升整体算力利用效率。同时,平台还提供模型相关的服务能力,如内置模型评估列表,并支...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。