Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案，助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server，减少Token消耗，提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理，简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署，保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式，优化工具调用性能，助力MCP生态普及。
阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程，其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法，是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
文章探讨了AI Agent的发展趋势，并通过一个实际案例展示了如何基于MCP（Model Context Protocol）开发一个支持私有知识库的问答系统。
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。
本文介绍了通过MCP（Model Context Protocol）结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型，配合ComfyUI生成图像，并通过小红书等社交媒体发布内容，展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server，完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。 方案优势在于高可扩展性和易用性，但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战，推动MCP在更多领域落地。
LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
