LLM 基础设施

本文详细介绍了如何将多智能体（Multi-Agent）架构统一升级至 Claude Opus 4，包括基于 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 的回退机制设计、会话管理优化以及 Docker 容器化部署的最佳实践。

深入分析字节跳动发布的 Seedance 2.0，探讨其在时序一致性、物理规律遵循以及开发者集成 SOTA 视频模型时的基础设施需求方面的突破。

深入探讨 DeepSeek-V3 等开源模型如何重塑 AI 行业格局，分析 AI+ 时代的到来以及大语言模型基础设施的技术变革。

了解 Bifrost 的 MCP 网关和 Code Mode 如何通过降低 Token 成本、增强确定性并为模型上下文协议 (MCP) 工作流提供生产级基础设施，彻底改变 LLM 编排方式。

深入探讨为什么像 Gemini 和 Claude 这样的 LLM 推理能力不足以构建生产级 AI Agent，以及执行运行时如何提供缺失的可靠性层。

深入探讨为什么简单的 LLM 封装（Shims）是生产环境的隐患，并学习如何使用 Go 语言构建一个支持自愈、具备熔断机制的高性能网关，确保 DeepSeek、Claude 和 OpenAI 等服务的高可用性。

了解语义缓存如何通过基于向量的相似度搜索，降低 LLM 成本并减少延迟，从而彻底改变 AI 系统设计。

深入探讨为什么传统的 LLM 网关在生产负载下会失效，以及基于 Go 语言的架构（如 Bifrost）如何为企业级 AI 应用实现 50 倍的延迟优化。

深入了解如何使用 Bifrost 和 Maxim AI 掌握大语言模型（LLM）的 API 密钥管理与负载均衡。本指南涵盖权重分配、模型白名单及生产级 AI 的故障转移策略。

了解如何针对复杂的 AI 智能体优化模型上下文协议 (MCP)。在考虑更换更强大的模型之前，探索如何通过 MCP 改进工具使用基础设施和上下文管理，从而实现更高的性能和更低的成本。