数字化与数智化的区别
数字化是将信息转化为数字格式的过程，侧重于数据的转换和流程优化，而数智化是在此基础上结合智能技术进行深入分析和决策，强调智能应用。两者都是数据驱动的，但数智化更注重智能决策和业务创新。从数字化到数智化，企业需克服战略、组织和技术的挑战，实现体制、资源、机制和能力的全面转型。低代码平台等工具可助力企业加速数字化进程。
Multi-Agent 的灵活编排之路
本文探讨了Copilot 3.0架构中规划模块结合DeepSeek R1强化学习（GRPO）的实践，重点分析多智能体架构下大模型如何灵活调度多个智能体解决实际问题。文章从背景、问题分析、Planning角色、难点、效果对比到解决方案进行了深入讲解，并通过实验现象展示了有无思考过程对模型性能的影响。结果显示，GRPO训练后推理长度显著降低，准确率提升7.4个百分点，同时解决了复杂问题与简单问题处理间的平衡问题。
单一智能体 + MCP看似全能，为何却隐藏诸多局限？
本文产品专家三桥君对比了AI应用开发中的两种架构选择：单一智能体配合MCP协议和多智能体系统(MAS)。单一智能体架构通过MCP协议调用工具，适合中小型项目和快速上线，但存在中心化瓶颈和单点故障风险。MAS由多个智能体协作，支持专业分工和高并发，但设计复杂、协调成本高。三桥君通过客户服务助手、投资分析等案例展示了不同架构的适用场景，并提供了技术栈推荐和部署建议，强调应根据业务需求、资源和技术能力选择合适架构，平衡效率与复杂度。
一文梳理我们是如何打造出国内领先的 AI 编程助手「通义灵码」
大语言模型的革命性突破使智能编程成为了可能，通义灵码正是基于通义大模型打造的 AI 编程助手，通过 IDE 插件的形式提供代码补全、单元测试生成等功能，能达到毫秒级的响应速度。目前，通义灵码已在阿里云内部及多家企业中应用，阿里云也在探索多智能体产品，即 AI 程序员，助力数字世界的蓬勃发展，颠覆 IT 生产力。
HiRAG：用分层知识图解决复杂推理问题
HiRAG是一种分层检索增强生成系统，专为复杂知识图的多层推理设计。它通过构建从具体实体到抽象概念的多层次结构，提升知识推理深度与连贯性，有效减少大模型幻觉，适用于天体物理、理论物理等专业领域。