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百度流式计算开发平台的降本增效之路

导读 在这个高速发展的信息时代,数据洪流已经成为了企业在数字化转型过程中遇到的核心挑战,而流式计算正是应对无界数据流的利器。然而,随着流式技术的普及与发展,其固有的复杂性也日益凸显: 开发门槛高:需要开发者深入掌握事件时间处理、窗口机制、状态管理等复杂概念; 运维成本高:实时系统的容错保障、监控告警与性能调优,往往比离线系统耗费更多人力; 扩展性差:传统流式架构僵化,难以灵活、高效地响应业务的快速迭代与规模增长。 面对这些挑战,业界共识逐渐清晰:流式计算的未来,不应只属于少数专家,而应成为每个团队都能高效使用的通用能力。为此,一种新的破局思路正在兴起——将流式计算与云原生理念深度融合,构建以 Kubernetes 为底座、以开发者体验为中心的 PaaS 化流式开发平台。 这样的平台,不仅将底层基础设施的复杂性封装于服务之中,更通过配置化、模板化、自动化的手段,把专家经验转化为平台默认能力,真正实现“让实时计算像搭积木一样简单”。这正是本文所要探讨的核心命题:如何基于云原生技术,打造一个高效、可靠、易用的新一代流式计算 PaaS 平台。 01 背景 1.1流式计算简介 流式计算(Stre...

智能体的构建依然是个“脏活累活”...

编者按: 构建真正可靠的智能体(Agent)为什么依然如此困难?尽管大模型能力日新月异,工具调用、多步推理、状态管理等核心环节却仍充满“脏活累活” —— 是抽象层不够好?平台差异太大?还是我们尚未找到正确的工程范式? 我们今天为大家带来的这篇文章,作者以一线实践者的视角明确指出:在智能体开发生态远未成熟的当下,直面底层复杂性而非依赖抽象层,通过精细的工程实践才能应对真实场景中的复杂性与不确定性。 作者 | Armin Ronacher 编译 | 岳扬 我觉得现在可能是时候写一写最近学到的一些新东西了。其中大部分内容会围绕构建智能体(agents)展开,也会稍微分享一点关于使用具有智能体特性的编码工具的经验。 TL;DR:构建智能体依然是个脏活累活。一旦涉及到真实的工具调用,SDK 抽象层就容易出问题。对于缓存,我们自己手动管理效果更好,但不同模型的缓存管理方式各不相同。强化机制最终承担了比预期更重的职责,而失败情况必须严格隔离,否则整个循环很容易跑偏。通过一个类似文件系统的结构来管理共享状态,是构建 Agent 系统中非常重要的一块基石。处理输出结果所需的工具链,出人意料地棘手。而模型...

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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。

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