MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口,有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步,接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成,FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力,敬请期待。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。
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。
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务,并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力,构建稳定、高可用的大模型服务平台。
MiniCPM-V 2.0 不仅带来优秀端侧多模态通用能力,更带来惊艳的 OCR 表现。通过自研的高清图像解码技术,可以突破传统困境,让更为精准地识别充满纷繁细节的街景、长图在端侧成为可能。
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力,以官方帮助文档为参考,搭建了一个以便全天候(7x24)回应客户咨询的AI助手,介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节,其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战,模型训练环节需解决推理准确性问题,AI应用环节则需克服接口兼容性难题。 为应对这些挑战,阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力,并升级数据索引功能支持向量检索,助力构建多模态检索应用。此外,还介绍了Serverless数据处理方案,可日均处理百亿级别文件,通过OSS数据索引能力,客户能快速构建RAG检索增强,同时实现多模态检索的搭建,显著提升AI应用的效能和用户体验。
本文为 iLogtail 开源两周年的实践案例分享,讨论了 iLogtail 作为日志采集工具的优势,包括它在性能上超越 Filebeat 的能力,并通过一系列优化解决了在生产环境中替换 Filebeat 和 Logstash 时遇到的挑战。
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容,旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手,并通过不同的渠道(如网站、钉钉、微信公众号等)发布这些应用。