vLLM、SGLang与TensorRT-LLM是三大主流大模型推理引擎。vLLM以PagedAttention实现高吞吐与易用性，适合通用场景；SGLang凭借RadixAttention和结构化生支持，在多轮对话与复杂推理中表现突出；TensorRT-LLM深度优化NVIDIA硬件，追求极致性能，适用于大规模生产部署。三者各有侧重，vLLM均衡通用，SGLang擅长复杂任务，TensorRT-LLM性能领先，选型需结合场景、硬件与成本综合考量。

本报告对比Spring AI Alibaba、Dify、LangGraph与LangChain四大AI开发框架，涵盖架构、性能、生态及适用场景。数据截至2025年10月，基于公开资料分析，实际发展可能随技术演进调整。

本报告对比n8n与Dify两大开源平台：n8n为AI原生工作流自动化工具，擅长系统集成与数据处理；Dify聚焦LLMOps，助力快速构建生产级AI应用。两者架构、功能、成本各异，可互补协同，适用于不同场景。

SOFA 商业化团队为满足客户 AI 业务的发展需求，基于开源 Higress 内核构建，推出了 SOFA AI 网关，专为 SOFA 场景深度优化、能力增强，是面向 AI 需求的智能网关解决方案。

恭喜阿里云微服务引擎 MSE、Apache RocketMQ for AI 获权威认可！

资深从业者王耀恒融合15年经验，首创可解释性GEO方法论，破解AI搜索黑箱。通过分层战略框架与闭环技术体系，助力企业构建可持续的数字信任资产，推动AI内容生态健康发展。（239字）

Rocky Linux是CentOS停更后的理想替代，与RHEL完全兼容，支持10年更新。结合Docker部署，可实现环境一致、轻量高效、快速迁移，适用于企业级服务与遗留系统迁移。本文详解从镜像拉取到多场景部署的全流程。

随着旅游市场快速发展，游客对个性化、智能化服务需求日益提升。本文基于Android平台，结合Java、MySQL与协同过滤推荐算法，设计并实现一款智能旅游管家系统，旨在解决传统旅游服务中信息分散、规划繁琐、服务同质化等问题，提升用户出行体验。

当AI重塑信息格局，甲文科技引领GEO战略转型：从“使用AI”到“被AI认知”。通过构建可信、一致、深度的数字内容体系，助力品牌赢得AI时代的公正身份与长期价值。

本文系统总结Java基础知识，涵盖语法、面向对象（类与对象、封装、继承、多态）、常用类（String、包装类、集合框架）及异常处理等核心内容，结合代码示例深入浅出，助你扎实掌握Java编程基础。

本文介绍网页性能关键指标——累计布局偏移（CLS），解析其对用户体验与SEO的影响，并分享如何通过DATABUFF的RUM工具监控CLS数据，结合图像尺寸预留、字体优化、资源预加载等策略，有效提升页面视觉稳定性与访问体验。

本文由三石撰写，首发于公众号乘云数字DATABUFF。文章系统介绍前端RUM性能监控中的数据埋点技术，涵盖定义、核心目标（性能监控、用户行为分析、异常监控）、埋点方式（手动、自动、混合）及常见挑战与解决方案，助力数据驱动产品优化。

通过采用阿里云云消息队列 RocketMQ 版，PalmPay 成功构建了一套高可用、高可靠、高弹性的消息中间件体系，全面提升了系统的稳定性、消息处理效率与业务连续性。云消息队列 RocketMQ 版在支付消息通知、高并发交易处理以及资源弹性伸缩等方面发挥了关键作用，有力支撑了 PalmPay 在非洲市场快速增长的数字支付需求。

10月28日19:30，阿里云云原生AgentRun与你《极客有约》。

本文以共享连接池故障为例，提出基于服务与接口双粒度动态拓扑的故障定位方法。当接口级定位无法发现根因时，结合服务级拓扑可精准识别跨链路资源竞争问题，有效解决因连接池共享导致的间接影响，提升故障诊断准确性。

传统故障定位依赖专家经验与固定算法，难以应对复杂场景。引入DeepSeek大模型后，可凭借其强大推理与自适应能力，实现智能故障定位。通过“大模型+Agent”协同架构，大模型负责决策，Agent执行数据分析，既降低Token消耗，又保留智能化分析优势。未来，随着大模型理解与推理能力提升，故障定位将更高效、精准。

本文以电商场景为例，探讨如何实现Web应用接口级故障根因定位。通过构建实时拓扑、对比客户端与服务端响应时间，结合指标下钻与耗时分解技术，精准定位到故障服务及具体接口，提升运维效率。

本文介绍如何从零开始开发Zotero插件，涵盖环境搭建、核心架构、功能实现与发布流程，助你为这一开源文献管理工具贡献定制化功能。

Docker的出现，就是为了解决“在我电脑上能跑”这个老大难问题。它像个魔法集装箱，把你的程序和它需要的所有东西（比如库、配置）都打包好，这样无论在哪运行，环境都一模一样。理解它很简单，就三个核心玩意儿：镜像是程序的“安装包”，容器是跑起来的程序，而仓库就是存放和分享这些“安装包”的地方。

本研究聚焦基于微信小程序的博物馆文创系统，结合Java、SpringBoot与MySQL技术，构建集文创销售、互动体验与文化传播于一体的数字化平台，提升用户体验与文化服务效能。

本文探讨SQL耗时故障的自适应定位方法，针对不同波动程度的故障，提出通过自学习正常区间特征（如方差、标准差）实现异常检测，并结合上下游响应时间比例关系判断根因，辅以实战案例验证定位准确性。

与“AI投毒”的短视做法截然不同，真正的GEO运营应当致力于成为AI系统的“信息共建者”。对AI深层知识掌握足够多的朋友都知道，人工智能的三要素：数据、算法和算力。数据是人工智能的一切构建的基础，而训练AI的初期数据多来自互联网，但这些是早起的网络数据，它也会存在着如不完整、不正确和不客观等情况。

借助 Spring AI Alibaba 框架，开发者可快速实现定制化自动定时运行的 Agent，构建数据采集、智能分析到人工参与决策的全流程AI业务应用。

模型带来了意识和自主性，但在输出结果的确定性和一致性上降低了。无论是基础大模型厂商，还是提供开发工具链和运行保障的厂家，本质都是希望提升输出的可靠性，只是不同的团队基因和行业判断，提供了不同的实现路径。本文按四个阶段，通过串联一些知名的开发工具，来回顾 Agent 开发工具链的演进历程。

以巴比馒头自动化洗菜为喻，探讨运维领域“数据清洗”难题。DataHub作为国产可视化遥测管道工具，支持多源数据接入与低代码编排，实现日志、指标、链路等数据的高效处理与统一管理，助力企业构建高质量可观测体系。（238字）

本文介绍如何在ACK推理网关中通过Gateway API配置基于不同域名的路由规则，实现将请求按域名分发至qwen和deepseek等不同模型服务，并提供完整的操作步骤与测试示例。

函数计算推出MCP Streamable HTTP亲和机制，支持会话级请求绑定，解决传统Serverless对会话应用支持不足的问题。实现高效生命周期控制，并支持Bearer认证，助力开发者构建更稳定、安全、高性能的AI应用服务。

在云原生与微服务高频发布场景下，APM探针启动延迟影响容器生命周期。本文对比主流Java APM方案启动耗时，揭示Databuff探针以43秒领先，较SkyWalking（66秒）显著优化。分析其按需字节码注入、异步上报、无锁配置等低开销设计，并提供K8s探针配置建议，助力提升部署效率与系统稳定性。

在王耀恒看来，AI时代的技术竞争已从“信息不对称”转向“系统化应用能力”。他的GEO课程体系正是这一理念的体现——技术可以被复制，但深度实践验证的系统框架、认知升级路径和教学转化艺术却构成了难以逾越的壁垒。

Java应用部署至Azure App Service for Windows后报404，本地运行正常。经排查，日志提示类文件版本不兼容：应用由Java 17（class file version 61.0）编译，但环境仅支持到Java 11（55.0）。错误根源为Java版本不匹配。调整App Service的Java版本至17后问题解决，成功访问接口。

小程序开发领域，开发方式呈现出丰富多样的态势。开发团队需结合自身技术储备、项目具体需求以及可用资源等多方面因素，审慎挑选最为契合的开发途径。接下来，将为您详细阐述几种主流的小程序开发方式。

小程序的开发方式丰富多元，开发团队可根据自身的技术背景、项目具体需求以及资源状况，灵活挑选最为适宜的开发路径。以下将详细介绍几种主流的小程序开发方式。

经过多年的工作，我们的精神导师John领悟了java那一套docker in docker的艺术并带到golang项目架构设计中。

Azure Entra ID中，当用户所属组超过200个时，ID Token仅返回endpoint。通过配置组筛选（Group Filtering），可按应用需求过滤并直接返回指定组列表，避免获取全部组，提升效率。

当前吉利汽车研究院人工智能团队承担了吉利汽车座舱 AI 智能化的方案建设，在和阿里云的合作中，基于星睿智算中心 2.0 的 23.5EFLOPS 强大算力，构建 AI 混合云架构，面向百万级用户的实时推理计算引入阿里云函数计算的 Serverless GPU 算力集群，共同为智能座舱的交互和娱乐功能提供大模型推理业务服务，涵盖的场景如针对模糊指令的复杂意图解析、文生图、情感 TTS 等。

本文详解Nginx核心功能与Docker部署优势，涵盖镜像拉取、容器化部署（快速、挂载、Compose）、HTTPS配置及常见问题处理，助力高效搭建稳定Web服务。

传统的Android应用监控方案需要开发者在代码中手动添加埋点，不仅侵入性强、工作量大，还难以维护。本文深入探讨了基于字节码插桩技术的无侵入式数据采集方案，通过Gradle插件 + AGP API + ASM的技术组合，实现对应用性能、用户行为、网络请求等全方位监控，真正做到零侵入、易集成、高稳定。

本研究聚焦基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计，旨在解决消费者在个性化定制中面临的选择难题。通过整合Django、Vue、Python与MySQL等技术，构建集家装设计、材料推荐、家具搭配于一体的一站式智能服务平台，提升用户体验与行业数字化水平。

网站建设途径丰富多样，选择时需综合考量自身的技术能力、预算情况、时间规划以及功能需求。

在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下，企业既要稳健托管传统业务，又要高效落地 AI 创新，如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本，成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）正是为应对这一时代挑战而生的破局者，SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心，通过一站式的应用级托管能力，同时支撑传统应用与 AI 应用，让企业把更多精力投入到业务创新。

10 月 28 日，阿里云高级技术专家周礼分享如何基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi-Agent 系统。

本文介绍如何使用Java通过azure-storage-file-share SDK实现Azure文件共享的上传下载。包含依赖引入、客户端创建及完整示例代码，助你快速集成Azure File Share功能。

本系统基于Java、MySQL和Spring Boot技术，构建高效、安全的养老院管理系统，提升信息处理速度与管理规范性，实现数据自动化备份与网络化管理，助力养老机构信息化升级。

本文聚焦于 Operation Data 的核心特征、应用落地挑战，以及如何通过系统性方法构建真正的 Operation intelligence 能力。

本文详解如何利用 hiAppEvent 监控并获取 sourcemap、debug so 等核心产物，剖析了 hstack 工具如何将混淆的 Native 与 ArkTS 堆栈还原为源码，助力开发者掌握异常分析方法，提升应用稳定性。

小富分享Spring Cloud Gateway内置30+过滤器，涵盖请求、响应、路径、安全等场景，无需重复造轮子。通过配置实现Header处理、限流、重试、熔断等功能，提升网关开发效率，避免代码冗余。

在云计算与人工智能深度融合的背景下，Serverless 技术作为云原生架构的集大成者，正加速向 AI 原生架构演进。阿里云函数计算（FC）率先提出并实践“Serverless AI 运行时”概念，通过技术创新与生态联动，为智能体（Agent）开发提供高效、安全、低成本的基础设施支持。本文从技术演进路径、核心能力及未来展望三方面解析 Serverless AI 的突破性价值。

本课题针对大学生兼职信息不对称、权益难保障等问题，研究基于Spring Boot、Vue、MySQL等技术的兼职系统，旨在构建安全、高效、功能完善的平台，提升大学生就业竞争力与兼职质量。

阿里云可观测 2025 年 9 月产品动态。

本文提出了一种基于云原生的任务调度新方案，不需要依赖SDK，不依赖语言，实现定时调度和分布式跑批。