阿里云开发者_社区达人页

2025年10月

• 10.13 11:01:52
  发表了文章 2025-10-13 11:01:52

  构建企业级 AI 应用：为什么我们需要 AI 中间件？

  阿里云发布AI中间件，推出AgentScope-Java、AI MQ、Higress网关、Nacos注册中心及可观测体系，全面开源核心技术，构建分布式多Agent架构基座，助力企业级AI应用规模化落地，推动AI原生应用进入新范式。
• 10.13 10:54:17
  发表了文章 2025-10-13 10:54:17

  阿里云发布《AI 原生应用架构白皮书》！

  阿里云联合爱橙科技发布《AI原生应用架构白皮书》，系统解析AI应用在架构设计、开发运维中的关键挑战与解决方案，涵盖大模型、Agent、RAG、安全等11大核心要素，助力企业构建稳定、高效、可控的AI应用体系。

  
• 10.13 10:50:28
  发表了文章 2025-10-13 10:50:28

  「AI大模型时代的CIO」云栖专场： AI实战者与落地破局者的坦白局

  AI浪潮席卷每个企业，云栖大会CIO专场聚焦大模型落地难题。从阿里云到安克创新、顺丰等实战案例，揭示“Demo易、落地难”的根源，提出RIDE方法论与RaaS实践，破解组织、数据与技术协同困局，助力CIO冲破迷雾，探索AI转型的真痛点与真解法。

2025年09月

• 09.26 13:25:43
  发表了文章 2025-09-26 13:25:43

  如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？

  AI编码采纳率低的根本原因在于人类期望其独立完成模糊需求，本文提出了解决之道，讲解如何通过结构化文档和任务拆解提高AI的基础可靠性。
• 09.26 13:20:16
  发表了文章 2025-09-26 13:20:16

  云栖重磅合集 | 吴泳铭：超级人工智能之路

  吴泳铭在云栖大会发表演讲，指出AGI已成必然，终极目标是超级人工智能ASI。阿里云发布通义千问7款新模型，升级全栈AI体系，推出磐久128超节点、HPN 8.0网络等基础设施，全力推进AI技术发展。

  
• 09.26 11:42:39
  发表了文章 2025-09-26 11:42:39

  你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！

  通义发布6款全新模型及“通义百聆”语音品牌，覆盖文本、视觉、语音、视频、代码、图像全场景。Qwen系列升级显著提升多模态理解与生成能力，Wan2.5支持音画同步，百聆攻克企业语音落地难题，全面赋能AI应用创新。
• 09.26 11:16:23
  发表了文章 2025-09-26 11:16:23

  前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发

  前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发

  
• 09.26 10:48:26
  发表了文章 2025-09-26 10:48:26

  免费体验！高效实现自建 MySQL 数据库平滑迁移至 PolarDB-X

  PolarDB-X 是阿里云推出的云原生分布式数据库，支持PB级存储扩展、高并发访问与数据强一致，助力企业实现MySQL平滑迁移。现已开放免费体验，点击即享高效、稳定的数据库升级方案。

  
• 09.26 10:46:26
  发表了文章 2025-09-26 10:46:26

  CC&LG实践｜基于 LangGraph 一步步实现 Claude-Code 核心设计

  本文旨在深入剖析 Claude-Code 的核心设计思想与关键技术实现，逆向分析其功能模块，结合 LangGraph 框架的能力，系统性地演示如何从一个最基础的 ReAct Agent 出发，逐步构建一个功能完备的简版 Claude-Code。

  
• 09.26 10:28:05
  发表了文章 2025-09-26 10:28:05

  配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理

  本文系统性地提出并阐述了一种配置驱动的独立运行时Agent架构，旨在解决当前低代码/平台化Agent方案在企业级落地时面临困难，为Agent开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。

  
• 09.19 15:55:04
  发表了文章 2025-09-19 15:55:04

  大模型可观测1-5-10：发现、定位、恢复的三层能力建设

  本文通过丰富的代码Demo和截图为读者提供了可落地的实践指南。

  
• 09.19 15:50:26
  发表了文章 2025-09-19 15:50:26

  从“代码补全”到“知识对齐”：Qoder Repo Wiki 迎来重磅升级

  随着大模型发展，AI Coding正从辅助编码迈向自主编程。Qoder通过显性化知识、增强上下文、Spec驱动与智能体协作，提升研发效率与透明度，应对软件复杂性挑战，推动人与AI高效协同。

  
• 09.19 14:11:35
  发表了文章 2025-09-19 14:11:35

  30分钟轻松掌握Cursor，快速提升开发效率和体验

  本文通过在WebX老项目中实践，验证了Cursor利用AI大模型可高效生成符合老旧项目规范的代码框架，显著提升开发效率与体验。

  
• 09.18 14:52:40
  发表了文章 2025-09-18 14:52:40

  Mem0 + Milvus：为人工智能构建持久化长时记忆

  Mem0 为AI打造持久记忆层，结合Milvus向量数据库，让智能体记住用户偏好、追溯历史对话，实现个性化持续交互，告别“健忘”AI。

  
• 09.18 14:39:59
  发表了文章 2025-09-18 14:39:59

  不只是写代码：Qwen Code 如何规划、执行并验证软件工程任务

  本文以阿里推出的 CLI 工具 Qwen Code 为例，深入剖析其如何通过精细化的 Prompt 设计（角色定义、核心规范、任务管理、工作流控制），赋予大模型自主规划、编码、测试与验证的能力。
• 09.11 16:04:33
  发表了文章 2025-09-11 16:04:33

  【万字长文，建议收藏】《高性能ODPS SQL章法》——用古人智慧驾驭大数据战场

  本文旨在帮助非专业数据研发但是有高频ODPS使用需求的同学们（如数分、算法、产品等）能够快速上手ODPS查询优化，实现高性能查数看数，避免日常工作中因SQL任务卡壳、失败等情况造成的工作产出delay甚至集群资源稳定性问题。

  
• 09.11 14:36:53
  发表了文章 2025-09-11 14:36:53

  多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解

  本文基于生产环境中的多智能体 React 模式实践，系统剖析了自主规划架构在工具调用延迟、上下文膨胀、中间态缺失、循环失控与监督缺位等方面的典型挑战。
• 09.11 14:33:19
  发表了文章 2025-09-11 14:33:19

  迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针

  本文旨在梳理作者学习路径，带领读者共同探索 GPU Kernel 性能分析从宏观到微观的技术演进。

  
• 09.11 14:24:14
  发表了文章 2025-09-11 14:24:14

  如何让AI“看懂”网页？拆解 Browser-Use 的三大核心技术模块

  Browser-Use 是一种基于大语言模型（LLM）的浏览器自动化技术，通过融合视觉理解、DOM解析和动作预测等模块，实现对复杂网页任务的自主操作。它突破了传统固定选择器和流程编排的限制，具备任务规划与语义理解能力，可完成注册、比价、填报等多步骤操作。其核心功能包括视觉与HTML融合解析、多标签管理、元素追踪、自定义动作、自纠错机制，并支持任意LLM模型。Browser-Use标志着浏览器自动化从“规则驱动”向“认知驱动”的跃迁，大幅降低维护成本，提升复杂任务的处理效率与适应性。
• 09.11 14:19:13
  发表了文章 2025-09-11 14:19:13

  Dify on DMS，快速构建开箱即用的客服对话数据质检服务

  本文介绍基于 Dify 与阿里云数据管理服务 DMS 的智能客服对话质检解决方案。该方案通过集成 Dify 的 AI 能力与 DMS 的数据管理能力，实现从数据获取到质检分析的全链路闭环，提升客服质检效率与准确性，助力企业数字化转型。
• 09.04 16:11:49
  发表了文章 2025-09-04 16:11:49

  10分钟零代码，0元立即部署OpenAI开源模型 GPT-OSS

  8月，OpenAI推出开源模型gpt-oss-120b和gpt-oss-20b，在多项测试中表现优异，甚至超越GPT-4o等模型。为方便用户部署，阿里云人工智能平台PAI提供一键部署方案，无需编码，可免费体验。用户可通过Model Gallery快速部署模型并使用Cherry Studio客户端进行对话体验。
• 09.04 16:10:06
  发表了文章 2025-09-04 16:10:06

  三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践

  这篇文章系统性地阐述了 AI 原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念、关键技术演进路径与实践落地案例。

  
• 09.04 16:06:14
  发表了文章 2025-09-04 16:06:14

  阿里云 CIO 蒋林泉：AI 大模型时代，我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地？

  本文整理自阿里云智能集团 CIO 蒋林泉在 AICon 2025 深圳的演讲，分享了阿里云在大模型应用落地中的实践经验。通过多个数字人项目案例，探讨了企业在 AI 应用中的组织转型、业务识别、产品定义与工程落地等关键环节，并提出了 RIDE 方法论（重组、识别、定义、执行），助力企业实现 AI 有效落地。
• 09.04 16:02:41
  发表了文章 2025-09-04 16:02:41

  一位工程师对“好代码”的 7 年思考

  本文围绕“什么是好代码”展开，作者结合自身职业发展阶段，从初入职场时仅关注完成任务的“黑盒认知”，逐步过渡到深入思考代码质量的多维度评价标准。

  
• 09.04 15:52:05
  发表了文章 2025-09-04 15:52:05

  RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点

  本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。

  
• 09.04 15:42:50
  发表了文章 2025-09-04 15:42:50

  从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述

  本文探讨了Prompt Engineering的发展趋势及其扩展——Context Engineering的重要性。随着大语言模型（LLM）的发展，构建合适的上下文（context）成为影响模型性能的关键因素。Context Engineering不仅包括传统的提示词工程，还涵盖了上下文的构建、管理与优化，被视为LLM时代的新软件工程范式。文章结合最新研究成果与行业实践，系统解析了Context Engineering的概念、分类、挑战及其在LLM应用中的核心作用，帮助开发者更好地理解和应用这一新兴技术。

  

2025年08月

• 08.29 13:55:19
  发表了文章 2025-08-29 13:55:19

  初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录

  本文主要阐述作者通过亲身实践，探索利用AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的实践历程。

  
• 08.29 13:50:33
  发表了文章 2025-08-29 13:50:33

  支付宝 AI 出行助手高效研发指南：4 人团队的架构迁移与提效实战

  支付宝「AI 出行助手」是一款集成公交、地铁、火车票、机票、打车等多项功能的智能出行产品。

  
• 08.29 13:34:04
  发表了文章 2025-08-29 13:34:04

  从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师

  本文深入阐述了蚂蚁消金前端团队打造的Multi-Agent智能体平台——“天工万象”的技术实践与核心思考。

  
• 08.22 11:04:31
  发表了文章 2025-08-22 11:04:31

  从“写SQL”到“聊数据”：NL2SQL如何用自然语言解锁数据库？

  本文系统性地阐述了自然语言转SQL（NL2SQL） 技术如何让非技术背景的业务分析师实现数据自助查询，从而提升数据驱动决策的效率与准确性。

  
• 08.22 10:40:47
  发表了文章 2025-08-22 10:40:47

  AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤

  本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子，深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络（DNN）训练全过程。
• 08.22 10:23:15
  发表了文章 2025-08-22 10:23:15

  从Prompt到Context：为什么Think Tool是形式化的必然？

  本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。

  
• 08.22 10:17:19
  发表了文章 2025-08-22 10:17:19

  从“数据拼凑”到“精准断案”：深度剖析RAG系统中信息完整性的关键作用

  本文分享了在构建智能缺陷查重系统过程中，遇到的LLM“数据拼凑”问题及其解决过程。问题根源并非模型或Prompt设计，而是RAG流程中索引与检索阶段的“信息断层”导致模型在结构化数据缺失时产生幻觉。通过将结构化字段完整纳入索引与检索过程，最终实现准确一致的查重结果，为构建企业级RAG应用提供了宝贵经验。

  
• 08.14 16:50:26
  发表了文章 2025-08-14 16:50:26

  万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路

  本文深入探讨了在 Agentic AI 时代，记忆（Memory） 作为智能体核心能力的定义、构建与技术演进。

  
• 08.14 16:35:18
  发表了文章 2025-08-14 16:35:18

  PolarDB Supabase Edge Functions - 让函数，随时可用

  PolarDB Supabase Edge Functions 是现代全栈开发的无服务器引擎，基于 Deno 运行时构建，支持在全球边缘节点部署自定义代码，实现低延迟、高可用的 API 与事件处理。它提供 CLI 和可视化 Studio 两种开发方式，打造高效开发闭环。相比开源版 Supabase，PolarDB Supabase 在公有云环境中实现了完整功能闭环，兼顾企业级控制力与便捷开发体验。