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。
聊聊多维表格与BI｜AI x Data 数据产品的发展趋势
多维表格与Quick BI深度融合，助力企业在AI与数据时代实现高效分析。多维表格作为轻量级数据管理工具，擅长快速填报与基础分析；而Quick BI则专注于多源数据整合、深度洞察与可视化展示。两者协同，既能降低使用门槛，又能提升数据分析的广度与深度，满足企业从数据采集到智能决策的全链路需求。未来，数据产品将朝着低门槛、多场景与实用性方向发展，推动商业智能迈向新高度。
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。
GPU云存储性能：加速AI与高性能计算的关键
在人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算（HPC）飞速发展的今天，数据存储和处理的效率已成为决定项目成败的关键因素。传统的云存储方案往往无法满足GPU密集型工作负载的需求，而GPU云存储性能的优化正成为企业提升计算效率、降低延迟的核心突破口。本文将深入探讨GPU云存储性能的重要性、关键技术及优化策略，助您在数据驱动的竞争中占据先机。