【AI驱动】 本指南详细介绍了如何将腾讯云DeepSeek API集成到微信小程序中。首先，需要准备开发环境，包括安装微信开发者工具和配置AI代码助手插件。接着，设计小程序的UI界面，并实现DeepSeek API的接入配置和调用。最后，通过uniapp实现小程序代码，提供文案生成功能。附录中还提到可以结合大模型知识引擎实现高级功能。通过本教程，开发者能快速搭建一个基于DeepSeek API的文案生成工具。

【AI驱动】 MCP服务是一种通过自然语言与大模型交互的服务。利用MCP，用户可以通过自然语言描述操作，大模型解析后调用相应的API，实现自动化操作。通过cursor等AI客户端，现有服务可以快速接入大模型。用户需定义MCP服务和API工具，配置环境并调试。MCP服务的应用场景广泛，可替代传统控制台。未来，随着大模型能力提升，MCP服务的成本将降低，使用将更为普及。Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化。

【AI驱动】 SpringAI MCP技术通过将FunctionCall替换为Tool Calling来支持MCP协议，简化了函数调用。MCP协议标准化了AI与外部资源的交互方式。文章介绍了SpringAI两版本下的MCP客户端和服务端开发方法，并提供了代码示例。新版本的SpringAI自动识别MCP配置，简化了客户端集成。源代码可在GitHub获取，并建议申请阿里云API-Key以便运行测试。文章旨在帮助读者理解MCP协议及其在SpringAI中的应用。

【AI驱动】 Milvus MCP Server是一个开源的标准化协议，允许无代码搭建智能搜索Agent。通过与MCP协议的集成，Milvus提供高效的向量检索服务，支持语义搜索、索引管理和实时监控等功能。用户可以通过简单配置，使用Cline和Cursor集成Milvus MCP Server，快速实现复杂的向量相似性搜索和索引操作，从而大大简化智能搜索Agent的开发流程。

【AI驱动】 get weather

【AI驱动】 本文探讨了 Model Context Protocol（MCP）架构从 Local MCP Server 到 Remote MCP Server 的演进。Local MCP Server 虽简单易用，但在企业级应用中存在本地环境依赖、安全风险、一致性问题和维护成本高等局限性。Remote MCP Server 通过云端部署，解决了这些问题，具备集中化安全管控、统一权限管理和简化部署与维护等优势。阿里开源的 Higress 提供了 Remote MCP Server 的托管实现方案，支持多种接入方式，具备统一认证授权、流量控制、可观测性等功能，并通过 Wasm 插件扩展能力，有效屏蔽异构协议复杂性。

【AI驱动】 本文通过64张图深入解析了LLM Agents的核心技术和未来发展趋势。文章首先介绍了LLM Agents与传统LLM的区别，强调了LLM Agents需要记忆、工具和规划等组件协同工作。接着探讨了LLM Agents的记忆机制，包括短期记忆和长期记忆，以及如何通过上下文窗口和外部数据库实现。文章还阐述了工具的使用，包括获取数据和执行操作，以及Toolformer和MCP等技术。在规划方面，讨论了推理、ReAct和Reflexion等技术，以及多Agent协作的框架和应用。最后，文章总结了LLM Agents的构建方式，并展望了其未来发展。

【AI驱动】 Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化

【AI驱动】 DeepSeek发布了开源数学定理证明模型Prover-V1.5，通过将数学问题转换为Lean编程语言，引入强化学习系统，实现了自我迭代和Lean证明器监督。该模型在高中和大学数学定理证明测试中取得了63.5%和25.3%的成功率，超越了多款开源模型。DeepSeek-Coder-V2结合Lean证明器标注中间状态信息，提高了模型的形式化证明能力。模型训练采用GRPO算法进行强化学习训练，并引入RMaxTS算法解决证明搜索中的奖励稀疏问题。DeepSeek-Prover-V1.5在miniF2F和ProofNet基准测试中取得了新的SOTA。

【AI驱动】 本文介绍了如何从零开始打造一个MCP客户端。MCP协议由Anthropic开源，用于连接AI系统与数据源，提供通用开放标准，简化集成方式。文章详细讲解了MCP架构，包括MCP Hosts、Clients和Servers，并通过示例代码展示了如何实现一个简单的MCP Server。此外，还介绍了如何使用SDK和调试工具，以及在客户端中使用MCP Server。最后，文章指导如何实现MCP Client，包括配置文件、交互形态和编写Client代码，以便在自己的应用中支持MCP协议。

【AI驱动】 本文深入探讨了AI Agent与AI Workflow的区别和联系。AI Agent是具有自主意识的智能实体，能够感知环境、推理决策并采取行动，强调自主学习和决策能力，适应性强，适合处理不确定性和需灵活调整的场景。AI Workflow则是一系列预定义、有序的任务步骤组成的智能化生产线，强调标准化、自动化和可预测性，适合处理结构化、重复性任务。两者各有优势，适用于不同场景，未来将不断融合进化，推动AI技术的发展。

【AI驱动】 DeepSeek-R1系列模型性能差异显著，其中7B、32B与671B版本在语言能力、联网总结、逻辑推理和代码能力等方面存在巨大差距。7B版本在基础文字生成方面表现不佳，32B版本虽有提升但仍存在瑕疵，而671B版本表现出色。此外，本地部署DeepSeek-R1成本较高，对普通用户来说技术门槛较高，建议从32B版本起步。

【AI驱动】 本教程介绍了如何利用Meta AI的Llama 3语言模型和检索增强生成（RAG）技术，本地部署一个个性化的大模型，实现与网页的交互式对话，检索私人知识库信息并生成准确响应。通过设置开发环境、加载网页数据、创建嵌入和向量存储、实现RAG链等步骤，最终构建并运行一个Streamlit应用程序，允许用户输入网页URL，应用程序加载处理网页数据，检索相关信息并生成响应。整个过程无需编码经验，通过No Code Builder即可创建AI应用程序。

【AI驱动】 这篇文章详细介绍了大模型的数学原理，包括两个主要章节。第一章节讨论了子章节内容和相关列表，展示了Python代码示例。第二章节探讨了关键点，并提供了JavaScript代码示例。文章还包含图片和代码块，旨在帮助读者深入理解大模型的数学基础。转载来源：微信公众号文章。

【AI驱动】 DeepSeek-V2.5是一个融合了通用对话和代码处理能力的全新开源模型，它保留了DeepSeek-V2-Chat的通用对话能力和DeepSeek-Coder-V2的代码处理能力，并优化了人类偏好对齐。在写作、指令跟随等方面有显著提升，现已在网页端和API全面上线，功能包括Function Calling、FIM补全和Json Output等。DeepSeek-V2.5在安全性和代码能力上也进行了优化，提升用户体验。