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Dify Agent vs Dify Workflow：一文看懂两种 AI 执行机制的差异与选型建议

Dify 支持 Agent 与 Workflow 两种任务执行方式。本文从架构、逻辑、应用场景等维度深入解析两者的区别与结合方式，帮助你构建更智能、更可控的 AI 应用系统。

平台与工具, 行业知识 , 2025年5月26日 , Agent, AI流程设计, Dify, Function Calling, LLM 应用开发, ReAct, Workflow, 多步推理, 技术选型

LVGL HMI开发：LVGL为什么会在嵌入式人机交互界面开发中如此受欢迎？

LVGL 是一款轻量级开源图形库，广泛应用于嵌入式 HMI 开发。本文深入解析LVGL HMI开发架构原理、渲染机制、平台适配能力与实际项目落地经验，帮助开发者科学选型。

平台与工具, 行业知识 , 2025年5月19日 , HMI开发, LVGL, RTOS, STM32 UI, UI开发工具, 低功耗图形, 嵌入式GUI, 开源图形库, 触控界面

2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势分析对比

分析对比2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势，涵盖Whisper、NaturalSpeech、VITS等模型的应用场景与部署策略，帮助开发者选择最合适的云端、边缘或嵌入式部署方案。

平台与工具, 行业知识 , 2025年5月6日 , ASR, NaturalSpeech3, TTS, Whisper, 云端部署, 嵌入式AI, 模型部署, 语音技术, 边缘计算

n8n vs Dify：AI时代的工作流自动化平台选型指南

n8n 和 Dify 是当前最流行的自动化工作流平台。本文将从功能、场景、技术架构等方面深入比较二者，帮助你快速完成平台选型，适用于 AI 应用开发者与自动化工程团队。

平台与工具, 行业知识 , 2025年4月21日 , AI 应用集成, Dify, LangChain, n8n, Prompt 工程, RAG, 工作流平台, 开源AI, 技术选型指南, 自动化工具

SmolRTSP：在嵌入式系统中实现高效 RTSP 流媒体服务的开源实践

SmolRTSP 是一个基于 Rust 实现的轻量级 RTSP 服务器框架，专为嵌入式系统设计。本文深入讲解其协议原理、系统架构、集成方式与性能优化，适合嵌入式开发者阅读实践。

平台与工具, 行业知识 , 2025年4月21日 , RTP, RTSP, 嵌入式开发 Rust, 开源项目, 流媒体, 网络协议, 轻量服务器, 边缘AI

Dify + MCP Server：用搭积木的方式构建模块化 AI 系统应用

MCP（模型上下文协议）正成为 LLM 连接工具与数据的关键标准。通过Dify + MCP Server，提供低门槛、零代码的“AI 能力模块化”实现方式。本文将深度解析其架构、场景与工程潜力

平台与工具, 行业知识 , 2025年4月9日 , > MCP, AI 工具链, Chatflow, Dify, JSON-RPC, LLM Server, SSE, Workflow AI, 工程框架, 私有部署

3W+ Star 的 MCP Server火了：AI 模型连接万物“通用语言” 的核心底座

MCP（Model Context Protocol）正成为 AI 工程领域最火的协议之一。它为大模型连接工具与系统提供统一标准，已催生上千个 MCP Server 项目与工具生态。本文将带你彻底读懂 MCP 的定义、原理、Server 案例与实际价值。

平台与工具, 行业知识 , 2025年4月8日 , AI DevOps, AI 工程, AI 接入层, LLM Integration, MCP, 多模态 AI, 大模型生态, 工具调用, 接口协议

2025 年最流行的 10 大机器学习框架：从技术、应用角度分析深度学习最佳选择

探索 2025 年最流行的 10 大机器学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Detectron2 等，了解它们的技术特点、应用场景及选择指南，帮助开发者找到最合适的 AI 解决方案。

平台与工具, 行业知识 , 2025年2月17日 , AI 开发, ONNX, PyTorch, TensorFlow, 医学影像, 机器学习, 深度学习, 自动化模型训练, 计算机视觉, 语音识别

涵盖支持物联网开发的各种平台与工具的使用方法、功能分析和对比，包括开发框架、操作系统、开发工具等。适用内容:
• 物联网平台的评测与对比，如EdgeX Foundry、KubeEdge、AWS IoT、Azure IoT等。
• 开发工具和框架的使用方法，如Node-RED、OpenMV、OpenCV等。
• 针对物联网应用的特定开发工具，如传感器数据采集平台、嵌入式开发环境等。