2025 AI 原生编程挑战赛 术语说明与FAQ
本文档介绍了天池2025比赛的相关术语和一些疑问的解答。包括云监控平台（CloudMonitor 2.0）、日志服务（SLS）、观测数据租户（Workspace）、地域（Region）等平台与入口概念，并详解了Trace、Span、Log、Metric、Event等核心数据模型及其关键字段。文档还涵盖了PromQL告警规则、SPL日志查询、Kubernetes实体层级、诊断方法论术语等内容，同时提供了根因分析的命名规范、提交格式（JSONL）、时间窗口要求及常见问题解答，旨在帮助参赛者高效定位并解决系统故障。
AI Agent 发展趋势与架构演进
本文介绍了编程范式的演进，从传统软件1.0、2.0时代进入大模型驱动的软件3.0时代，重点解析了AI原生应用与AI Agent的核心概念、开发关键问题及参考架构。同时探讨了Workflow与Agent模式、单Agent与多Agent的适用场景，以及提示词工程与上下文工程的差异。文章还介绍了Spring AI Alibaba、Nacos、Higress、RocketMQ等关键技术组件在AI原生应用中的作用，并提出了AI Agent可观测性解决方案，涵盖性能指标、链路追踪与质量评估等内容。最后介绍了开源项目LoongSuite的规划，助力AI原生应用的开发与优化。
AI Agent 发展趋势与架构演进
本文介绍了编程范式的演进，从传统软件1.0、神经网络2.0，发展到大模型驱动的软件3.0时代，重点解析了AI原生应用（AI Native）的核心概念与开发范式。文章详细探讨了AI Agent的构建方式，包括Workflow模式与Agent模式、单Agent与多Agent的适用场景，以及提示词工程与上下文工程的差异。同时，介绍了AI原生应用的参考架构，涵盖Spring AI Alibaba、Nacos、Higress、RocketMQ等关键技术组件，并深入分析了AI Agent的可观测性解决方案，包括性能指标、链路追踪与质量评估。最后，文章分享了阿里云在AI原生应用领域的开源项目规划
性能瓶颈定位更快更准：ARMS 持续剖析能力升级解析
本文介绍了阿里云ARMS持续剖析技术，助力企业快速定位云原生应用的性能瓶颈。通过代码热点、CPU热点和内存热点分析，结合AI Copilot与差分火焰图功能，实现高效问题诊断与优化验证，全面提升系统性能与稳定性。
Spring 控制反转与依赖注入：从玄学编程到科学管理
在传统开发中，手动`new`对象导致紧耦合、难以维护和测试。控制反转（IoC）将对象创建交给框架，实现解耦。Spring通过IOC容器自动管理对象生命周期，开发者只需声明依赖，无需关心创建细节。依赖注入（DI）是IoC的具体实现方式，支持构造器、Setter和字段注入。构造器注入推荐使用，保证依赖不可变且易于测试。对于多个同类型Bean，可用`@Qualifier`或`@Primary`解决冲突。此外，Spring还支持依赖查找（DL），开发者主动从容器获取Bean，适用于动态场景，但侵入性强。掌握IoC与DI，有助于构建灵活、可维护的Spring应用。
基于springboot的二手车交易系统
本系统基于B/S架构，采用VUE前端与SSM框架后端结合MySQL数据库，实现二手车交易管理。系统利用Java语言开发，具备良好的扩展性与稳定性，旨在提升二手交易管理效率，满足用户对信息查询与管理的需求。