Microsoft Agent Framework 进阶：会话持久化 + 历史缩减，长会话不超模型限制
在 《》 上一篇文章中，我已经掌握了如何用微软 agent Framework 实现会话记录的三方存储，解决了内存存储易丢失、多实例不共享的核心痛点。但随着对话场景的深入，新的问题浮出水面：
持久化
Microsoft Agent Framework - 持久化 Agent 对话
在构建高级 AI 助手时，一个核心需求是能够跨多个会话记住对话历史。用户期望能够随时中断对话，并在稍后返回时从上次离开的地方继续。Microsoft Agent Framework 提供了一套强大的工具，可以轻松实现对话的持久化。
解决MQ消息丢失问题的5种方案
// RabbitMQ生产者确认配置@Beanpublic RabbitTemplate rabbitTemplate {RabbitTemplate template = new RabbitTemplate(connectionFactory);templ
函数计算进化之路：AI 应用运行时的状态剖析
AI 应用基础设施正在经历一场深刻的范式迁移。传统的 AI 应用工作负载部署模式，以其长期预置、“始终在线”的算力特征，正面临着日益严峻的经济可持续性挑战。对于需求呈现尖峰或不可预测特征的工作负载而言，这种模式导致了严重的资源浪费和成本空转。行业分析表明，面对
Redis 中布隆过滤器：高效应对缓存穿透的技术利器
在当今互联网软件开发的高速发展浪潮中，性能优化始终是开发人员关注的核心焦点之一。对于使用 Redis 作为缓存的系统而言，缓存穿透问题如同悬在头顶的达摩克利斯之剑，随时可能对系统性能造成严重冲击。想象一下，大量针对不存在数据的查询请求如潮水般涌来，直接穿透缓存