阿里云AI体验馆：一场“有温度”的冬日奇遇

——从0到1，再到生产级的3小时实录

一、初印象：像打开“AI 盲盒”

周五晚8点，北京-5℃，我窝在书房点进 https://www.aliyun.com/exp/，页面加载完第一眼就看到“0代码体验”四个大字。作为一个只会写CRUD的Java狗，我对“大模型”三个字一直敬而远之，结果首页直接把通义千问、CosyVoice、通义万维、ModelScope 堆成“九宫格”，像拆盲盒一样，鼠标悬停就有Demo视频，瞬间把“高不可攀”翻译成“点开即玩”。

二、15分钟完成第一个“人声克隆”

我选了最感兴趣的“CosyVoice 声音定制”，因为团队正在做老年陪伴小程序，需要温暖男声。流程三步：

1. 上传3分钟干净音频（我读了《小王子》片段）；
2. 勾选“情感增强”和“降噪”；
3. 点击“开始训练”，页面实时推流日志：epoch1/100…98/100，全程14分32秒。

合成效果让我头皮发麻：断句、叹气、舌尖音几乎还原，我妈甚至以为是“你啥时候偷偷录了音？”——这一刻，阿里云把“AI温度”从 slogan 变成了波形图上的心跳。

三、1小时把“通义千问”装进微信小程序

体验馆左侧有个“API 速通”按钮，点进去直接生成“临时AK/SK”，送 100 万次免费 token。我用云函数（阿里云FC）搭了一个“睡前故事生成”小程序：

– 前端：小朋友输入“今天想当宇航员”；

– 云函数：把关键词+安全Prompt发给 qwen-turbo；

– 返回：一段 200 字故事+CosyVoice 语音。

整套链路从复制示例代码到上线，59 分钟搞定，FC 按量计费，目前每天 300 次调用，账单 0.0 元。——“生产级”原来可以这么轻。

四、踩坑与“彩蛋”

1. 声音克隆对“干净音频”真的很敏感，我第一次在地铁里录，背景风声被当成“情感特征”，合成出来像“喝醉的小王子”；
2. 通义千问 1208 版 system prompt 如果超过 800 字，首包延迟会从 0.8s 飙到 2.3s，官方文档没写，我是靠体验馆“在线压测”摸出来的；
3. 彩蛋：在体验馆连续打卡 7 天，后台会自动发“隐藏模型”试用权，我领到“通义-代码修复版”，一键把祖传 Java 代码改到 JDK17，真·福报。

五、还想要的“下一口温度”

A. 希望把“通义图生视频”搬进体验馆，目前只有文生图，短视频创作者急需；

B. 建议增加“场景模板市场”：像“老年陪伴”“电商客服”“作业批改”这种直接给 Prompt+音色+FC 模板，新手 5 分钟就能跑通；

C. 体验馆右上角“一键部署到阿里云函数”目前只支持杭州区，北京区用户要手动改 region，容易踩坑，建议多Region下拉框；

D. 期待“模型对比”功能：上传同一段输入，横向跑 qwen-turbo、qwen-plus、llama-3，给延迟、价格、效果打分，让选择困难症有数据可啃。

六、一句话总结

以前我以为“AI 温度”是营销黑话，结果阿里云把 0 代码、免费 token、可商用语音、函数计算打包成“冬日三件套”：

– 让 0 基础的我 15 分钟听到“自己会说话”；

– 让 1 人小团队 1 小时拥有“大模型后端”；

– 让零下五度的夜晚，多了一段妈妈愿意转发的语音故事。

这杯“技术热红酒”，我先干为敬。也欢迎官方把“通义图生视频”早日上架，下次我再来续杯！

我们团队聚焦用户自主学习能力的科学评估，设计了多套测评系统，涵盖多个维度，通过合理的权重分配对用户答题数据进行综合运算，最终生成对应分数，并依据分数区间为用户推送测评报告与提升建议。这些系统已嵌入小程序，用户完成测评后能快速获取结果，整体使用流程简洁顺畅。

但在实际应用中我们发现，我们的报告存在明显模板化局限：分数处于同一区间的用户，收到的分析内容、建议方向相同，无法精准匹配每个人的具体情况 —— 比如同样是 “时间管理”，有的用户是因缺乏规划工具使用经验，有的则是容易被外界干扰，模板化报告无法区分这些差异，导致建议缺乏针对性，用户难以落地执行，也降低了测评系统的实用价值。

为解决这一问题，我们探索出了新的优化方案：通过接口打通小程序与大模型的数据流，用户完成测评后，其答题细节、各维度得分、数据会自动上传至大模型；借助大模型的深度分析能力，结合用户的个性化数据进行拆解 —— 比如自控力不足可能的原因、与同类型用户的差异点等，进而生成定制化报告，不仅有精准的问题分析，还会给出适配个人情况的具体解决方案（如针对 “缺乏规划” 推荐适合的工具，针对 “易分心” 提供专属时间管理方法），最后再通过接口将报告回传到小程序用户端，让用户获得 “量身定制” 的测评体验。

目前该项目仍处于测试阶段，我们陆续验证了数据传输的稳定性、大模型分析的准确性，整体进展顺利，期待能通过千问为用户带来更有价值的测评服务。

我们选择千问是因为千问在实际操作中对非编程背景的使用者还是比较友好，无需掌握复杂的代码知识就能完成基础操作。但我是完全没有相关经验的小白来说，系统搭建的整体流程（如接口对接的基础设置、数据上传的关键步骤、报告回传的参数配置等）还是会遇到问题。如果能够有一份纯小白导向、步骤详尽、语言通俗、无专业术语门槛的系统教程，能帮助我们这类新手完整掌握搭建流程就好了

作为一名刚接触大模型的开发者，阿里云的大模型解决方案给我带来了很实际的帮助。最近在尝试搭建一个智能客服demo，通过百炼平台真的在几分钟内就完成了基础部署，大大降低了上手门槛。尤其是模型调用和API集成的文档很清晰，让我这种新手也能快速跑通流程。

不过在实际测试中也发现，对于一些垂直场景的意图识别，如果能有更多预训练模型选项或细粒度调优指导会更友好。另外，希望未来能增加更多关于成本优化和私有化部署的案例分享。

整体体验很顺畅，这种“开箱即用”的解决方案确实能让开发者更专注在业务逻辑上。期待阿里云持续推出更轻量、更垂直的AI产品组合！

体验AI商品图换装的能力，只需上传模特图和商品图，即可快速生成虚拟试衣的效果图，并提供多种场景的背景替换。

1、开通百炼服务

2、开通视觉智能开放平台
在左侧边栏，单击分割抠图，点击立即开通根据页面提示完成授权开通。

3、部署应用

根据控制台提示进行阿里云服务授权和角色创建。完成授权后，返回创建应用页面，刷新页面使授权生效。

4、方案验证
选择服装和模特，单击立即体验，预计等待 10～20 秒即可查看结果。

对试衣结果图进行背景替换。

体验感受：

• 省时到哭：5分钟搞定试穿，再也不用纠结“这颜色会不会显黑”了。
• 退货率暴跌：买衣服可以靠这个功能确认版型，再也不用担心退货！
• 社交神器：朋友圈发试穿图，朋友疯狂问链接，连我妈都学会用这功能给自己挑新衣了～

小建议：

• 加个“身材适配”选项：现在默认是标准身材，但像妹妹是梨形，试穿时腰线有点紧，希望能选“苹果型/沙漏型”微调。
• 批量处理优化：买多件衣服时，能不能一次上传5张商品图，自动批量生成？现在一张张传有点小麻烦。
• 背景加个“动态”选项：比如让背景的樱花轻轻飘落，试穿效果更沉浸（开玩笑啦，但真的超想！）

总之，这功能已经让我告别“买家秀地狱”，强烈安利给所有网购党！ 你试试看，保证不后悔！😉

体验过程

背景

大参数模型效果好，但成本高、响应慢。为了在保障效果的同时提升推理速度、降低成本，可首先借助大参数模型完成目标任务的数据生成，并使用这些数据微调小参数模型，使其在特定任务中达到接近大参数模型的表现，这一过程也被称为模型蒸馏。

本方案将以从一句话中提取结构化信息（如收件人、地址、电话）为例，演示如何通过模型蒸馏，让 Qwen3-0.6B 模型在此任务上达到大参数模型的表现。

效果对比

方案路线

数据准备

由于真实的物流填单数据涉及到用户隐私，我们将使用一批虚拟地址描述信息作为输入，并使用 Qwen3-235B-A22B 作为教师模型提取结构化的信息作为输出。

模型微调

在获取教师模型的输入输出后，我们可以使用该数据来微调 Qwen3-0.6B 模型，提升其在此任务场景下的表现。这里我们将使用魔搭社区提供的 ms-swift 框架，即使您不了解微调算法的细节，依然可以借通过一行命令来完成微调任务。

效果验证

最后，为了确保模型在真实业务场景中的稳定性与准确性，建议在部署到生产环境前准备评测数据与评测标准，对微调后的模型进行效果验证。

配置计算环境

大模型微调对计算环境有较高要求，需配套安装合适版本的 GPU 驱动、CUDA（NVIDIA的并行计算平台和编程模型）和 cuDNN（NVIDIA的深度神经网络加速库）。手动通过命令行安装不仅步骤繁琐，而且容易出错。为提升部署效率，可在创建 GPU 云服务器实例时选择带有 GPU 驱动的镜像，省去复杂的命令行操作，快速启动微调任务。此处采用试用的方式进行体验。

在界面中单击立即试用，右侧将实时展示资源创建进程。

单击左侧的远程连接按钮，再单击登录，即可连接到 GPU 云服务器。

准备数据

高质量的数据集可以为微调过程提供充足的输入–输出示例，使小模型能够准确学习并在真实场景中稳定输出准确结果。本方案所需要的数据包含收件人地址信息与对应的结构化信息两部分：

为了将教师模型（Qwen3-235B-A22B）处理该任务的知识蒸馏到 Qwen3-0.6B 中，我们需要先调用教师模型的 API，将收件人的地址信息提取成结构化的 JSON 数据。

调用教师模型生成这些 JSON 数据需要耗费一些时间，需要在终端运行以下命令，来直接下载我们提前准备好的数据。

# 进入 /root 目录
cd /root && \
# 下载训练数据 train.jsonl
curl -f -o train.jsonl "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250610/azvmpb/train_with_system.jsonl"

下载并微调模型

微调模型通常上手门槛较高。通过魔搭社区提供的 ms-swift 框架，仅需一句命令即可快速启动微调任务，大幅降低操作复杂度。

本方案依赖以下两个核心组件：

• ms-swift : 魔搭社区提供的训练框架，支持模型的下载、微调和权重合并，极大简化了微调流程。

• vllm : 用于部署微调后的模型，支持高性能推理服务，不仅方便验证微调效果，还可用于生成 API，供业务方直接调用。

在终端运行以下命令来安装依赖：

pip3 install vllm==0.9.0.1 ms-swift==3.5.0

运行以下命令可以完成模型下载、微调、合并权重的操作：

# 进入 /root 目录
cd /root && \
# 下载微调脚本 sft.sh
curl -f -o sft.sh "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250623/cggwpz/sft.sh" && \
# 执行微调脚本
bash sft.sh

模型微调核心代码如下，您可以在 sft.sh 文件中看到：

swift sft \
    --model Qwen/Qwen3-0.6B \
    --train_type lora \
    --dataset 'train.jsonl' \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --num_train_epochs 10 \
    --per_device_train_batch_size 20 \
    --per_device_eval_batch_size 20 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --target_modules all-linear \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --save_steps 1 \
    --save_total_limit 2 \
    --logging_steps 2 \
    --max_length 2048 \
    --output_dir output \
    --warmup_ratio 0.05 \
    --dataloader_num_workers 4

微调模型大约需要10分钟，期间会实时打印如下所示的模型在训练集与验证集的损失变化情况：

当出现以下信息表明模型微调已完成：

完成该步骤会在output/v0-xxx-xxx路径下生成带有 merged 后缀的文件夹，为微调后的模型文件。

我们可以在output/v0-xxx-xxx路径下中找到 images 文件夹，打开 train_loss.png（反映训练集损失） 与 eval_loss.png（反映验证集损失），根据损失值的变化趋势初步判断当前模型的训练效果：

• 在结束训练前 train_loss 与 eval_loss 仍有下降趋势（欠拟合），那么就可以增加 num_train_epochs（训练轮次，与训练深度正相关） 参数，或适当增大 lora_rank（低秩矩阵的秩，秩越大，模型能表达更复杂的任务，但更容易过度训练）的值后再进行训练，加大模型的对训练数据的拟合程度；

• 在结束训练前 train_loss 持续下降，eval_loss 开始变大（过拟合），可以减少 num_train_epochs 参数，或适当减小lora_rank的值后再进行训练，防止模型过度训练；

• 在结束训练前 train_loss 与 eval_loss 均处于平稳状态（良好拟合），可以进行后续步骤。本方案的 train_loss 与 eval_loss 变化如下表所示：

验证效果

在将微调后的模型部署到实际业务环境前，建议先对其效果进行系统性的评测。只有通过充分验证，才能确保模型具备良好的稳定性和准确性，避免上线后出现意料之外的问题。

测试数据的格式应与训练数据一致，以确保评测的可比性，但内容上，测试数据应使用区别于训练数据的全新样本用于测试。这样可以更准确地反映模型在新数据上的泛化能力，避免因“见过的样本”导致分数虚高。

运行以下命令获取准备好的测试数据：

cd /root && \
# 下载测试数据 test.jsonl
curl -o test.jsonl "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250610/mhxmdw/test_with_system.jsonl"

评测标准应紧贴实际业务目标。以本方案为例，除了判断生成的 JSON 字符串是否合法，还应该关注对应 Key、Value 的值是否正确。主要核心代码如下：

def compare_address_info(actual_address_str, predicted_address_str):
    """比较两个JSON字符串表示的地址信息是否相同"""
    try:
        # 解析实际地址信息
        if actual_address_str:
            actual_address_json = json.loads(actual_address_str)
        else:
            actual_address_json = {}

        # 解析预测地址信息
        if predicted_address_str:
            predicted_address_json = json.loads(predicted_address_str)
        else:
            predicted_address_json = {}

        # 直接比较两个JSON对象是否完全相同
        is_same = actual_address_json == predicted_address_json

        return {
            "is_same": is_same,
            "actual_address_parsed": actual_address_json,
            "predicted_address_parsed": predicted_address_json,
            "comparison_error": None
        }

    except json.JSONDecodeError as e:
        return {
            "is_same": False,
            "actual_address_parsed": None,
            "predicted_address_parsed": None,
            "comparison_error": f"JSON解析错误: {str(e)}"
        }
    except Exception as e:
        return {
            "is_same": False,
            "actual_address_parsed": None,
            "predicted_address_parsed": None,
            "comparison_error": f"比较错误: {str(e)}"
        }

针对 Qwen3-0.6B 模型设计了多版提示词，选取效果最好的系统提示词为：

你是一个专业的信息抽取助手，专门负责从中文文本中提取收件人的结构化信息。

## 任务说明
请根据给定的输入文本，准确提取并生成包含以下六个字段的JSON格式输出：
- province: 省份/直辖市/自治区（必须是完整的官方名称，如"河南省"、"上海市"、"新疆维吾尔自治区"等）
- city: 城市名称（包含"市"字，如"郑州市"、"西安市"等）
- district: 区县名称（包含"区"、"县"等，如"金水区"、"雁塔区"等）
- specific_location: 具体地址（街道、门牌号、小区、楼栋等详细信息）
- name: 收件人姓名（完整的中文姓名）
- phone: 联系电话（完整的电话号码，包括区号）

## 抽取规则
1. **地址信息处理**：
   - 必须准确识别省、市、区的层级关系
   - 省份名称必须使用官方全称（如"河南省"而非"河南"）
   - 直辖市的province和city字段应该相同（如都填"上海市"）
   - specific_location应包含详细的街道地址、小区名称、楼栋号等

2. **姓名识别**：
   - 准确提取完整的中文姓名，包括复姓
   - 包括少数民族姓名

3. **电话号码处理**：
   - 提取完整的电话号码，保持原有格式

## 输出格式
请严格按照以下JSON格式输出，不要添加任何解释性文字：
{
  "province": "省份名称",
  "city": "城市名称", 
  "district": "区县名称",
  "specific_location": "详细地址",
  "name": "收件人姓名",
  "phone": "联系电话"
}

使用上述系统提示词与测试样本对没有微调的本地 Qwen3-0.6B 模型进行评测：

# 进入 /root 目录
cd /root && \
# 下载并执行验证脚本
curl -o evaluate_without_sft.py "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250617/ksrneh/evaluate_without_sft.py" && \
curl -o evaluate_without_sft.sh "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250617/cmvbcz/evaluate_without_sft.sh" && \
bash evaluate_without_sft.sh

执行后可以看到，尽管优化了提示词，测试样本准确率仅有14%：

使用测试样本对微调后的模型进行评测：

# 进入 /root 目录
cd /root && \
# 下载并执行验证脚本
curl -o evaluate.py "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250612/bzszyc/evaluate.py" && \
curl -o evaluate.sh "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250612/xtgxql/evaluate.sh" && \
bash evaluate.sh

针对微调后的模型，我们使用了更简单的提示词，这可以提升模型推理时的响应速度：

你是一个专业的信息抽取助手，专门负责从中文文本中提取收件人的JSON信息，包含的Key有province（省份）、city（城市名称）、district（区县名称）、specific_location（街道、门牌号、小区、楼栋等详细信息）、name（收件人姓名）、phone（联系电话）

即使使用了更简单的提示词，微调模型的准确率也达到 98%，相比微调前的 14% 准确率有了大幅提升。

应用到生产环境

我们此处使用的数据集为通用的物流填单示例，无法覆盖真实业务中的全部情况，如字段缺失、填写错误等。在实际场景中，还可以进一步采用真实数据对模型进行进一步评估或持续优化，提升模型的泛化性能。

同时，我们要认识到，模型训练并非“一劳永逸”，而是一个持续迭代、动态优化的过程。尽管微调后的模型在测试集上可能表现优异，但其在真实业务场景中的效果仍需进一步验证。所以需要建立完善的模型监控体系，持续跟踪其在实际任务中的指标表现，并据此判断是否需要进一步优化模型，例如引入更多样化的训练样本、调整训练轮次，或重新设计数据标注策略，以提升模型在真实环境下的适应能力与稳定性。

运行以下脚本可以使用 vLLM 框架部署微调后的模型，并发布为 API 服务：

# 下载部署脚本 deploy.sh
curl -o deploy.sh "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250613/hbojjv/deploy.sh" && \
# 后台运行部署脚本
bash deploy.sh

当看到如下信息时，表明 API 服务已成功部署：

部署成功后，业务方可以参考以下代码来接入您的 API 服务：

from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel

class Labels(BaseModel):
    province: str
    city: str
    district: str
    specific_location: str
    name: str
    phone: str


JSON_SCHEMA = Labels.model_json_schema()

def main(user_message: str) -> None:
    """示例：调用 Chat Completions 接口抽取地址信息。"""
    client = OpenAI(
        # 建议您配置环境变量
        api_key="sk-xxx",
        # 替换xx.xx.xx.xx为您的公网IP
        base_url="http://xx.xx.xx.xx:8000/v1",
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        model="Qwen3-0.6B-SFT",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "你是一个专业的信息抽取助手，专门负责从中文文本中提取收件人的JSON信息，包含的Key有province（省份）、city（城市名称）、district（区县名称）、specific_location（街道、门牌号、小区、楼栋等详细信息）、name（收件人姓名）、phone（联系电话）"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": user_message,
            },
        ],
        extra_body={
            "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
            "guided_json": JSON_SCHEMA,
        },
    )

    print(completion.choices[0].message.content)

if __name__ == "__main__":
    main("号码021-3439592西宁市城东区昆仑东路289号海湖新区万新广场3号楼18层索南扎西")

体验感受和建议

通过魔搭社区的 ms-swift 框架和 vllm 部署工具，本次体验让我深刻感受到微调大参数模型到小模型的便利性和高效性。使用 ms-swift，微调过程简化到只需一行命令，即可完成模型下载、微调与合并权重，极大降低了技术门槛。数据准备也变得简便，通过调用教师模型 API 获取高质量的训练数据，避免了手动处理复杂数据的困扰。

微调后，Qwen3-0.6B 模型的表现得到了显著提升，从14%的准确率提高到98%，说明模型蒸馏在特定任务中能够有效提升小模型的性能。使用 vLLM 部署后，微调模型能快速集成为API服务，便于直接接入业务系统。

AI赋能数据处理，效率与精准度双在线。处理企业月度销售数据（含客户画像、订单明细、区域销量等多维度数据），需完成数据清洗、异常值识别、趋势预测，支撑销售策略制定，自己处理时需3天，易出现统计误差。
按照模型的核心操作流程，通过OSS上传Excel格式的销售原始数据（约5万条记录），配置推理维度（异常值检测、销量预测、客户分层），一键启动推理任务，全程按操作手册指引，30分钟完成全流程部署与推理，自动完成数据清洗（去重、补全缺失值），识别100多条异常数据并标注原因，同时生成未来1个月销量预测曲线与客户分层清单，整体处理时间从3天压缩至1小时，效率提升超高。​
阿里云ai数据推理方案依托清晰的操作手册和智能化流程，大幅降低了数据处理的技术门槛，既保证了效率又兼顾了精准度。

把通义千问接进公司客服那天，正好撞上大促，本来想着“先上线再说”，结果差点被流量打哭。

百炼平台的一键部署确实快，我咖啡还没泡好，网关、知识库、Prompt 模板全齐活，心里还暗爽：这就能下班了？现实是冷启动偶尔 3 秒，用户在那头疯狂点“转人工”，差点把按钮戳烂。

最惊喜的是中文理解：以前用某开源模型，用户一句“我订单卡住了”能被理解成“我要卡车”，直接安排退货；现在同样的话，千问能反问“是支付页面打不开，还是物流不更新？”省了不少人工。

吐槽也有：文档里那个“5 分钟”是真·物理 5 分钟，但前提是你家网络不抽风、账号余额充足、RAM 权限一次配全；我这种手滑党来来回回配了三次，才跑通。
另外，Prompt 市场模板还是太少，想找个“生鲜售后”场景，搜出来的却是“鲜花慰问”，差点给买家发悼词。

作为一名刚接触大模型的前端开发者，最近因公司需要搭建一个简易智能问答工具，抱着试试的心态体验了阿里云大模型解决方案，没想到直接被“圈粉”！

最惊喜的是百炼平台的“5分钟部署”真不是噱头——全程可视化操作，不用写复杂后端代码，只需上传少量行业知识库，选择预设的基础模型，一键生成API后直接嵌入到我们的前端项目中。原本以为需要一周时间对接、调试，结果不到1小时就完成了从搭建到上线的全流程，连我们技术总监都夸效率超出预期。

上线后试用效果也超出预期：智能问答的准确率能达到85%以上，客户咨询的常见问题（比如产品使用步骤、售后流程）都能快速响应，直接把我们客服的重复咨询量减少了40%，响应时间从原来的平均15秒缩短到3秒内。而且平台支持实时查看问答日志，能直观看到用户高频问题，方便我们后续优化知识库，迭代起来特别高效。

如果说有一点小建议的话，希望后续能增加更多垂直行业的预设模板（比如我们是教育行业，希望有专属的课程咨询、作业答疑模板），另外如果能优化模型微调的入门门槛，比如提供更简化的参数配置指引，对新手开发者会更友好～

总体而言，阿里云大模型解决方案真的做到了“让技术小白也能快速用上AI”，既降低了开发成本，又能切实解决业务问题，已经推荐给身边做产品和开发的朋友，后续公司有更复杂的AI需求（比如智能生成营销文案、数据可视化分析），也会优先选择阿里云！

之前使用过阿里云百炼搭建了个可以视频对话练习英文口语的应用，主要是看上去一键部署非常方便，不需要自己额外再买服务器或者啥，只需要使用云函数和百炼就可以了。
现在我看智能体加了很多功能，不仅智能体可以调用mcp，还可以智能体调用智能体组件，更加方便功能模块化和自由装配。并且还可以一键发布至钉钉或者微信公众号。使用起来也方便了许多。
建议应用和组件里能更加细化，有个评分排序

我们是个小的咨询公司，在公众号和钉钉上都搭建了智能体客服，对外可回答共性问题，对内可添加企业内部的规章手册等，现在也针对新人的培训，在搭建新的培训助手。这个平台对我们这种使用量不对，但有私域智能助手的企业来说很友好，费用不高，搭建简单，特别是有很多模版可以一键复制套用，点赞

阿里云大模型解决方案体验分享
新手开发者的快速上手体验
通过百炼平台，确实能在5分钟内完成一个智能应用的部署。这主要得益于：
可视化操作界面：无需深入了解底层架构，拖拽式配置就能完成模型调用。
预置模板丰富：比如智能客服、文本生成、知识问答等场景，直接选用模板即可运行。
文档清晰：阿里云提供了较为详细的接入文档和示例代码，降低了试错成本