在数据爆炸式增长、合规高压常态化和业务敏捷性需求的背景下，传统数据治理模式已无法应对现代企业的挑战。DeepSeek驱动的AI数据治理通过数据智能发现、治理规则库的自我进化、质量监控规则模式变化和持续运营服务化能力提升，重新定义了数据治理规则。DeepSeek+数据治理模式融合了人工智能技术，从数据源接入、数据存储、数据清洗、数据分类到数据利用，全面提升数据治理效率和价值。

AI Agent 是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的人工智能系统，其功能超越传统的 AI 聊天机器人，具备多步骤任务执行能力和主动决策的特性。AI Agent 展现出强大的推理和规划能力，能够通过多模态感知和工具使用来执行复杂任务。AI Agent 的技术框架包括规划、记忆、工具和行动，使其能够与环境和用户进行深度交互。从自动驾驶到智能助理，AI Agent 正在改变我们的工作和生活方式。

MCP协议为AI应用与数据源提供了统一的开放标准，通过单一协议取代碎片化集成，增强AI应用能力。本文介绍了如何实现一个简单的MCP Server，提供通过订单号查询物流信息的Tool功能，并展示了如何在Cline中配置和测试该Server。通过MCP Inspector和Cline的集成，验证了MCP Server的功能和连接性。

文心大模型4.5为原生多模态基础大模型，具备优秀的多模态理解和语言能力，关键技术包括FlashMask动态注意力掩码和多模态异构专家扩展技术等。文心大模型X1是能力更全面的深度思考模型，支持多模态和自主运用工具，其能力提升得益于递进式强化学习训练方法和基于思维链的端到端训练等。两款大模型在图片解释、生成、推理等任务中表现出色，并已接入百度搜索、文小言APP等产品。

巨人对话是一款集成多平台大模型的智能对话工具，旨在解决用户在不同平台间切换和调试提示词的痛点。它通过多平台大模型集成、提示词广场和一键分享等创新功能，提供一站式智能对话解决方案，显著提升用户效率。多平台集成让用户无需切换工具，提示词广场提供丰富的预制模板并支持用户共创，一键分享则简化了对话内容的传递与共享。

巨人对话小工具集成了多个主流大模型平台，如DeepSeek、豆包、文心一言等，提供一站式智能对话体验。其提示词广场功能提供丰富的预制模板，支持用户分享和共创，提升创作效率。一键分享功能简化了对话内容的传递，降低沟通成本。系统提示词设置允许用户创建轻量级智能体，自动生成内容或执行任务，提升工作效率和创造力。

Trae 新功能 Remote-SSH 和自定义模型配置，解决了本地电脑性能不足、环境配置繁琐和多人协作困难等问题。Remote-SSH 让用户能远程操作高性能服务器，自定义模型配置则允许用户选择适合的 AI 助手。这些功能提升了开发效率，降低了技术门槛，适用于数据科学、多设备开发和教学演示等场景。

Apache Ambari 的监控系统 AMS 在大数据集群管理中逐渐暴露出诸多问题，包括单机 HBase 的存储瓶颈、运维管理复杂、性能下降、自定义监控困难、数据查询受限、用户体验不佳以及生态隔离等。随着技术债务的积累和现代监控技术的成熟，EDP 决定彻底重构 AMS，以应对不断增长的监控需求和运维挑战。

集AI改写、扩写、续写功能于一体，帮助用户解决灵感枯竭、表达重复和内容单薄等问题。AI改写功能可优化语言风格、适应不同场景需求；AI扩写能丰富内容，补充细节和论据；AI续写则智能预测发展方向，生成连贯后续段落。用巨人肩膀的编辑器，创作将更加轻松高效，为创作者提供强大支持。

MCP（Model Context Protocol）是一种开放标准协议，旨在规范语言模型与应用程序间的交互，提升AI系统的可靠性和效率。它通过标准化AI与工具之间的连接，使开发者能够更高效地构建应用，同时增强AI Agent的自主执行能力。MCP支持本地和远程资源的无缝集成，推动AI助手的实用性和智能化。

本文主要讲了AI大模型应用的开发是怎么一回事、它的具体流程以及在不同应用场景中大模型是怎么发挥价值的。举了很多例子，也比较粗显地介绍知识问答场景和Copilot场景的原理和挑战。最后花了比较多的篇幅讲MCP，这是我们把大模型运用到实际工作中发挥价值的关键，且人人都可参与。

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic公司推出的开放标准协议，旨在让大型语言模型（LLM）与外部工具和数据源无缝通信，使其从“智能回答者”变成“智能执行者”。MCP通过标准化的通信协议和双向交互，支持AI安全、可控地访问文件、应用和网络服务，执行具体任务。其核心架构包括MCP主机、服务器和客户端，提供统一接口和即插即用特性，显著提升AI的实用性和灵活性。

生成式人工智能应用工程师（高级）认证由工信部教考中心与百度联合推出，是我国首个聚焦AIGC技术落地的权威认证体系。该认证以百度飞桨文心大模型为技术底座，重点考察提示词工程、模型微调、应用部署等产业级实践能力。考试形式为线上，包含50道选择题和6道实操题，考试时间2小时，整体难度较大。

Cursor 0.45 版本引入了项目特定规则功能，允许用户在 .cursor/rules 目录下创建 .mdc 文件定义规则。每个文件包含描述和全局模式（globs），规则自动应用于匹配的文件。例如，可为 Python 文件设置编码规范。

Apache Doris 与 DeepSeek 的深度融合，通过自然语言处理技术，降低了数据分析的门槛，实现了智能化的数据处理和自然交互。Doris 提供高性能的实时数据仓库支持，而 DeepSeek 则简化了数据查询和分析过程。这种结合不仅提升了数据分析的效率，还能生成自动化报告和深度洞察，推动企业实现数据驱动的决策。

Manus是基于DeepSeek等大模型构建的AI Agent，能够自动化处理复杂任务，如订票、旅行规划等。DeepSeek擅长知识推理和文本生成，而Manus则通过多智能体协作架构实现任务闭环。两者分工明确，DeepSeek负责知识处理，Manus负责任务执行，用户可根据需求选择适合的工具。

DeepSeek帮助数据分析师解决大数据分析难题，通过可视化的方式将杂乱的数据转化为清晰的业务洞察。以零售企业销售数据为例，DeepSeek快速生成分析框架，让分析师轻松完成从数据到洞察的转化。利用AI技术提效，同时注重业务与批判性思维，创造不可替代的价值。

AI不会取代数据分析师，但会重新定义角色：初级岗位需求收缩，高阶人才价值飙升。未来的赢家是“双核驱动型”人才——既能用AI提效，又能用业务与批判性思维创造不可替代的价值。无论是资深者还是新人，都需终身学习。技术上跟进AI工具迭代，业务上深入理解行业痛点，方能在人机协同的时代持续领先。

Manus是首款通用AI Agent，能自主完成复杂任务并交付成果，推动AI技术商业化。其团队经验丰富，解决了效率、技术门槛和多元场景问题，对AI圈产生深远影响。

本文介绍了DeepSeek和Dify的本地部署方法，通过详细步骤展示了如何创建AI应用和私有知识库，并探讨了智能客服和智能题库等应用场景。