本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
写这篇文章的初衷：作为一个AI小白，把我自己学习大模型的学习路径还原出来，包括理解的逻辑、看到的比较好的学习材料，通过一篇文章给串起来，对大模型建立起一个相对体系化的认知，才能够在扑面而来的大模型时代，看出点门道。
本文介绍了将社区主流STDIO MCP Server一键转为企业内可插拔Remote MCP Server的方法，以及存量API智能化重生的解决方案。通过FunctionAI平台模板实现STDIO MCP Server到SSE MCP Server的快速部署，并可通过“npx”或“uvx”命令调试。同时，文章还探讨了如何将OpenAPI规范数据转化为MCP Server实例，支持API Key、HTTP Basic和OAuth 2.0三种鉴权配置。该方案联合阿里云百练、魔搭社区等平台，提供低成本、高效率的企业级MCP Server服务化路径，助力AI应用生态繁荣。
Qwen3 Coder 是全球领先的开源编程大模型，具备强大的代码生成能力与1M超长上下文支持，适用于构建复杂应用。本文通过实际案例展示其在电商网站开发中的应用，并详解提示词设计、技术拆解与部署方案，探讨Agentic AI落地的挑战与经验。
本文以构建系统可观测为切入点，对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异，重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。
当管理多个Prometheus实例时，阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案，两者在不同场景下各有优劣。
本文旨在提供一个指导性的框架，帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型，加强数据可视化和云监控能力，助力开发速度。
借助 AI-native 可观测解决方案，阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力，帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
本文聚焦于线上应用的风险管理，特别是针对“错”（程序运行不符合预期）和“慢”（性能低下或响应迟缓）两大类问题，提出了一个系统化的根因诊断方案。