SDCon 全球软件技术大会上,阿里云通义灵码团队分享了关于 AI 辅助编码的最新研究与实践,随着 AIGC 技术的发展,软件研发领域将迎来智能化的新高度,助力 DevOps 流程优化,提升研发效率和研发幸福感。
在这个数字化时代,提供卓越的客户服务已成为企业脱颖而出的关键。为了满足这一需求,越来越多的企业开始探索人工智能(AI)助手的应用,以实现全天候(7x24)的客户咨询响应,全面提升用户体验和业务竞争力。本解决方案通过函数计算FC 和大模型服务平台百炼,为您提供一个高效便捷构建 AI 助手思路。
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体,解构基于 SSE 长连接通信模型,剖析会话亲和、优雅升级等关键技术,揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
针对Springboot里面使用开源工具使用加解密,替换成阿里云KMS产品进行加解密;
本文探讨了MCP(Model-Calling Protocol)的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起,MCP热度显著提升,GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具,解决了碎片化集成问题,推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别,指出MCP更适用于跨平台、标准化场景,而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外,MCP促进了 supply端(如云厂商、大模型、中间件服务商)和消费端(终端用户)的变革,尤其以Devin和Manus为代表,分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
在 AI 与云原生融合的趋势下,开发者面临模型协同与云端扩展的挑战。MCP(模型上下文协议)提供统一的交互规范,简化模型集成与服务开发。Function AI 支持 MCP 代码一键上云,提供绑定代码仓库、OSS 上传、本地交付物部署及镜像部署等多种构建方式,助力开发者高效部署智能服务,实现快速迭代与云端协同。
我已经是阿里云ECS产品的老用户了,阿里的云计算产品性能可靠性毋庸置疑,这次分享一个开源蜜罐系统Hfish的单节点搭建,并围绕ECS周边的技术功能做个简单举例。
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题,其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理,保障全链路无AK的业务体验,真正做到安全、可控。