作者 | Allen_lyb
发布时间 | 2026年1月
标签 | #Python #异步编程 #医疗AI #资源调度 #系统架构
最近在重构我们的医疗AI服务平台时，遇到了一个典型的多智能体资源争用问题。想象一下这样的场景：
所有智能体都在"抢"有限的GPU卡、模型并发槽位、API调用额度。如果让每个智能体自己管理资源抢占，结果就是：
这就是我们需要一个中央调度器的原因。在多方会议系统中，这类组件被称为MCU（多点控制单元）
前端SSG：静态站点生成的艺术 毒舌时刻 前端SSG？这不是给博客用的吗？ "我的应用需要动态内容，SSG不适合"——结果首屏加载慢，SEO差， "SSG就是静态HTML，太简单了"——结果构建时间长，数据更新困难， "我用SSR就够了"——结果服务器压力大，响应慢。 醒醒吧，SSG不是简单的静态HTML，而是一种现代化的前端架构！ 为什么你需要这个？ * 性能优异：静态文件加载快，无需服务器渲染 * SEO友好：所有内容都是静态的，搜索引擎容易收录 * 部署简单：可以部署到任何静态文件服务器 * 安全性高：没有服务器端代码，减少攻击面 反面教材 // 反面教材：纯静态HTML <!DOCTYPE html> <html> <head>
目录 * 码上分享：基于 Rokid CXR-M SDK 构建「AI远程协作助手」实战全记录 * 一、缘起：为何要做这个应用？ * 二、整体架构设计 * 2.1 功能模块划分 * 2.2 技术架构图（Mermaid） * 三、开发环境准备与 SDK 集成 * 3.1 环境配置 * 3.2 添加 Maven 仓库与依赖 * 3.3 权限声明与动态申请 * 四、核心功能实现详解 * 4.1 设备连接：蓝牙 + Wi-Fi 双通道 * 4.1.1 蓝牙连接流程 * 4.1.
AI的提示词专栏：基于 Prompt 的用户画像构建 本文围绕 “用 Prompt 构建高质量用户画像” 展开，先点明传统用户画像构建的痛点，引出 Prompt 在非结构化数据处理、效率提升、维度完整性上的优势。接着解析核心概念，介绍所需工具，随后以电商母婴品类用户为例，详细呈现 “数据预处理 - 信息抽取 - 标签生成 - 画像整合 - 画像验证” 五步实战流程，提供可复用的 Prompt 模板。还拆解电商、教育、金融三个行业案例，给出针对性方案，并解答标签重复、推断偏差等常见问题及解决办法，最后回顾核心知识点，拓展应用场景与学习建议，助力读者掌握从数据到用户画像的落地方法。 人工智能专栏介绍 人工智能学习合集专栏是 AI 学习者的实用工具。它像一个全面的 AI 知识库，把提示词设计、AI
快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果 输入框内输入如下内容： 创建一个基于AI的代码生成工具，能够根据用户输入的需求自动生成Python代码。功能包括：1. 输入自然语言描述需求，如'创建一个计算器应用'；2. AI自动生成完整的Python代码；3. 支持代码优化建议；4. 提供实时预览功能。使用wwwxxxx平台的AI模型（如Kimi-K2）实现。 在软件开发过程中，写代码是核心环节，但往往也是最耗时的部分。尤其是面对重复性任务或常见功能实现时，手动编写代码不仅效率低，还容易出错。最近我在InsCode(快马)平台体验了AI辅助开发功能，发现它确实能大幅提升开发效率。这里分享一下我的实际使用感受和具体应用场景。 1. 自然语言转代码：开发效率的飞跃