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通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent
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。
端午出游高定：通义灵码+高德 MCP 10 分钟定制出游攻略
本文介绍了如何使用通义灵码编程智能体与高德 MCP 2.0 制作北京端午3天旅行攻略页面。首先需下载通义灵码 AI IDE 并获取高德申请的 key，接着通过添加 MCP 服务生成 travel_tips.html 文件，最终在手机端查看已发布上线的攻略。此外还详细说明了利用通义灵码打造专属 MCP 服务的过程，包括开发计划、代码编写、部署及连接服务等步骤，并提供了自由探索的方向及相关资料链接。
一键配置版：搭建高可用的微信/支付宝小程序服务
本文提供在阿里云云服务器ECS上基于CentOS 7.9 64位操作系统搭建高可用的小程序服务端的指引。同时指导您在本地开发一个简单的微信/支付宝小程序——ECS小助手，通过远程调用部署在ECS上的服务端，实现在小程序中输入框输入ECS实例ID查询实例详细信息的功能。
Hologres RoaringBitmap实践，千亿级画像数据秒级分析
本文将会分享Hologres RoaringBitmap 方案在画像分析的应用实践，实现更快更准的画像分析。
Multi-Agent实践第5期：RAG智能体的应用：让AgentScope介绍一下自己吧
本期文章，我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体，创造AgentScope助手群，为大家解答和AgentScope相关的问题。
Multi-Agent实践第6期：面向智能体编程：狼人杀在AgentScope
本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
人人都是AI大师 - Prompt工程
prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。
vLLM部署Yuan2.0：高吞吐、更便捷
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架，其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等，一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率，另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。