MCP Server安装 • 远程 sse/streamable Mcp server 的工具 代理 • 替代在mcp.json文件中编辑 2.【MCP Server筛选 】 • 处理任务时对任务其所需要工具列表进行 预筛选减少token消耗 项目地址：https://github.com/nacos-group/nacos-mcp-router Part 4 Nacos 3.0 未来的规划 MCP Registry 动态Prompt Agent Discovery AI Registry 3.3 3.2 3.1 3.0 • Prompt 管理 • MCP Prompt • MCP 筛选 • 可重入分布式锁 • 锁订阅 • DNS协议支持 • Agent自动注册发现 • Agent任务调度 • 压缩推送 • 动态数据源 • 服务健康检查优化 • LLM模型参数托管 Server意图识别筛选 工具调用代理 Docker部署 多协议支持 主动注册MCP&工具 鉴权&Header透传 工具及描述动态管理 MCP注册与发现 MCP服务器筛选、安装、代理 Agent Nacos MCP Router工作原理--智能路由模式 AI Agent Nacos MCP Router Vector DB query tool call • 智能筛选：根据任务描述及关键字筛选MCP服务器

关注领域配置：用户可以自由配置自己所关注 癿领域。 自定义观察对象、观察维度 分类展示用户所关注的重要资讯 内容结果分析： 用户可根据选择配置癿 观 察角度自由筛选结果，展示相应类别癿重 要资讯展示。 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 中自由选择，根据个人喜好自由定制栏目 分类。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 资讯查看

开数据，并通过自然语言处理技术进行清洗、分类和标注。需要注 意的是，采集过程中需严格遵守相关法律法规，尊重知识产权和用 户隐私。 为了确保外部数据的质量，可以采取以下措施：  建立数据筛选标准，优先选择权威、可信的来源。  设计数据清洗流程，去除重复、无效或低质量的数据。  进行数据验证，通过多源对比或专家审核确保数据的准确性。  定期更新数据，保证知识库的时效性和实用性。 对于结构化数据，可能需要进行特征工程。例如，将类别型特 征进行独热编码（One-Hot Encoding），将数值型特征进行标准 化或归一化处理。同时，特征选择也是重要环节，可通过相关性分 析、卡方检验等方式筛选出对模型训练有显著影响的特征。 数据清洗与预处理的最后一步是数据分割。通常将数据集划分 为训练集、验证集和测试集，比例可为 7:2:1，以确保模型训练、 调参和评估的独立性。为增强模型的泛化能力，还可采用数据增强 字段可能存 在差异。因此，需要根据数据的特点和应用场景，明确哪些字段是 去重的关键字段。 在实际操作中，数据去重可以分为以下几个步骤： 1. 数据加载与初步筛选：从原始数据源中加载数据，并根据预先 定义的关键字段进行初步筛选。对于文本数据，可以使用哈希 算法（如 MD5 或 SHA-256）对关键字段进行编码，生成唯一 的哈希值，从而快速识别出完全重复的记录。 2. 相似度计算与阈

户行为变化以及潜在的业务机会。其次，智能体能够自动化执行多 种商务任务，如客户关系管理（CRM）、供应链优化、财务分析 等，大大减少了人工操作的繁琐性和错误率。例如，通过智能算 法，智能体可以自动筛选出高价值客户，并为其定制个性化的营销 方案。 此外，商务 AI 智能体还具备自然语言处理（NLP）能力，能够 与用户进行自然流畅的对话，解答业务问题，提供实时建议。无论 是通过文本聊天、语音交互还是电子邮件，智能体都能快速响应， 工作，如发票处理、账单核对、税务申报等。这不仅提高了工作效 率，还减少了人为错误。例如，企业可以利用 AI 智能体自动识别 和匹配发票与采购订单，确保财务数据的准确性和一致性。 人力资源管理中，AI 智能体可以帮助企业进行简历筛选、面试 安排、员工培训等任务。例如，AI 智能体可以通过分析候选人的简 历和面试表现，推荐最合适的候选人，提高招聘效率。此外，AI 智 能体还可以为员工提供个性化的培训建议，帮助其提升职业技能。 数据分类：根据业务规则对数据进行分类，如将客户数据分为 VIP 客户、普通客户等。  数据聚合：对数据进行汇总和统计，如计算每日销售额、月度 增长等。  数据过滤：根据特定条件筛选出有用信息，如筛选出过去 30 天内有购买行为的客户。  数据转换：将数据转换为适合后续处理的格式，如将时间戳转 换为日期格式。 最后，数据的输出需要根据不同的业务场景进行定制化处理。 对于实时监

微小，能够更好地在高主频下保持持续稳定的性能输出。 可靠性：高品质的硬件组件和先进的散热技术，确保了服务器的低故障率和高可靠性，最大程 度避免故障导致的业务中断和数据丢失。 海量规格智能筛选：在游戏业务高弹性场景下，针对海量规格实现了智能筛选，动态规格供给 模式有效减少了资源碎片，降本幅度可达 20%。 3.2 技术和架构创新，提升 AI 时代的向量数据处理和协同计算效率 1、数据预处理场景 阿里云 ECS

的优化算法可以应用于银行的内部流程优 化。通过对业务流程的全面分析，DeepSeek 能够识别出低效环节 并提出改进建议。例如，在贷款审批流程中，DeepSeek 可以通过 数据分析和机器学习模型，自动筛选出符合标准的申请，减少人工 审核的工作量，从而加快审批速度。同时，DeepSeek 还可以优化 银行的供应链管理，确保物资和服务的及时供应，降低库存成本。 在客户体验方面，DeepSeek 的个性化推荐系统能够根据客户 IQR）进行识别和处理。重复记 录的清除可以通过唯一标识符进行去重，而不一致的数据格式则需 通过正则表达式或数据转换工具进行统一。 为提高效率，建议采用以下步骤进行数据清洗：  数据预处理：对原始数据进行初步筛选，去除明显无效的数 据。  数据验证：通过业务规则和逻辑校验，确保数据的准确性和一 致性。  数据转换：将数据转换为统一的格式和标准，便于后续分析。 此外，为提高数据处理的透明度和可追溯性，建议使用版本控 DeepSeek 分析系统之前，具备高质量和一致性，为后续的深度分 析和决策支持奠定坚实基础。 4.1.2 数据标注与分类 在数据标注与分类过程中，首先需要对收集到的金融银行数据 进行初步筛选，确保数据的完整性和准确性。数据标注是根据业务 “ ” “ 需求对数据进行标记，例如将交易数据标注为 正常交易 或 可疑交 ” “ ” “ ” 易 ，将客户行为标注为 高价值客户 或 普通客户 等。这一步骤需

GPT-4 应用能力评测：保险营销及服务应用案例 作为一名保险客服人员，我会以礼貌和专业的态度回答客户的问题。 话术内容如下： 非常感谢您对我们的保险产品提出质疑。我们的保险产品是经过严格筛选和精心设计的，以满足客户的不同需求和风险。我们的价格是根据市场行情和客户 需求制定的，并不会因为其他保险公司的价格较低而降低我们的价格。我们的保险产品具有较高的保障水平和良好的服务体验，我们相信您会从中获得更多

标、规则及要求；对标注团队实施有效管理和专业培训；保障标注环境的安全性，实施严格 的权限管理，记录数据访问和操作行为；实施质量审查机制，及时发现并纠正标注错误，通 过复核确保标注质量达到行业高标准。 （3）数据集安全检测与筛选。对训练数据集进行全面安全检测，包括违法不良信息筛 查、数据多样性评估、数据投毒污染检测以及隐私保护检测，确保数据集中不含高危敏感 信息，符合数据安全和个人信息保护的法律规范，同时保障数据的丰富性和多样性。 影响准确判断；金融市场快速变化，人工分析数据时效性不足；海量数据库下，人工分析深 度可能不够。投研报告助手依托大模型，实现券商报告阅读、理解与分析，提升研究员研报 解读与分析的效率，降低报告筛选分析难度，提高工作效率，进而提高投资决策效率，把握 投资机会。 使用阳光正言GPT后，取得了以下不错的成效：单篇研报关键信息提取效率提高50%， 准确度超过80%；敏锐发掘市场热点，通过快速学习每天的数据信息，对比发掘出新出现 接，通过小财大模型的引入，系统可以从赔款计算书中高效精准地自动提取出关于死亡、 伤残、医疗等各个分项的赔付金额。 （C）应用效果 广东分公司累计调用12万次，最高单日调用4万次，如果由人工进行筛选，预计花费 2000小时，交由大模型处理后，累计花费时间150小时，节省230人天。预计推广至全国使 �� �� 用后，仅该场景下可节省劳效17人年。 （D）落地经验 使用大模型进行信息

地址列表。该工具基于 LLM 提示工程和搜索引擎 实 现，其功能如下：（ 1 ）将问题拆分成多个适合搜索的子问题（基于 LLM 提示工程） ; （ 2 ）通 过搜 索引擎搜索子问题 ; （ 3 ）筛选出与调研问题有关的 URL ，并根据网站可靠性对 URL 列表进行排 序 （基于 LLM 提示工程） 工 具 WebBrowseAndSummarize 浏览网页并总结网页内容。由两个工具组成：浏览网页和总结网络内容。（

合规流程的自动化管理，包括反洗钱、反欺诈 等领域的实时监控和预警，降低合规成本。 符合金融行业监管科技（ RegTech ）标准 09 实施路径与阶段目标 试点业务场景选择与验证计划 业务场景筛选 优先选择具有高业务价值、低实施复杂度的场景作为试点，如零售银行的客户画像构建、 风险管理的信用评估等，确保试点能够快速验证大模型的应用效果。 验证计划设计 反馈机制建立 制定详细的验证计