检索器江湖：那些让RAG神功大成的武林绝学
本文深入解析检索器设计与优化的各种技巧，通过生动的例子带你了解如何打造高效的RAG系统。从DPR到多跳检索，从查询扩展到结果重排，一站式掌握检索器的所有秘密武功！#人工智能 #RAG系统 #检索优化 #向量检索 #语义搜索
《AI游戏开发中的隐性困境：从战斗策略失效到音效错位的深度破局》
本文聚焦AI游戏开发中的隐性困境，结合3A引擎与“分层协同”AI架构的技术基底，深度剖析四大核心问题：NPC战斗策略紊乱、场景装饰与世界观冲突、多人任务进度同步异常、音效与场景氛围脱节。对每个问题，均还原现象（如AI队友决策失准、中世纪场景现未来元素）、排查根源（训练样本不足、跨模块同步延迟等），并阐述解决方案（扩充样本、构建约束体系、优化同步架构等）。最终指出，AI游戏开发需平衡AI自主性与规则约束，通过精准数据、高效交互与多维度约束，让AI成为提升游戏体验的助力。
新手轻松上手：零基础搭建Qwen智能体指南
本文详细介绍了如何从零开始搭建Qwen-Agent智能体，涵盖环境配置、模型部署、工具调用及多Agent协作等关键步骤，帮助无AI经验的开发者快速上手，实现从环境准备到智能体运行的完整流程。
函数计算进化之路：AI Sandbox 新基座
AI Agent Sandbox 是应对 AI 代理自主性风险的关键技术，提供安全隔离环境以执行代码、交互应用和处理敏感数据。它解决了三大挑战：隔离与安全、状态管理与成本、可扩展性与运维。阿里云函数计算凭借物理隔离架构、Serverless 弹性与成本优势，结合会话亲和、隔离及存储安全等创新能力，成为 AI Agent Sandbox 的理想运行时平台，助力 AI 技术安全落地与商业化发展。
《AI游戏开发深层问题实录：4类典型难题的排查与解决路径》
本文聚焦AI游戏开发中的4类典型复杂问题，结合具体技术环境（3A引擎、分层协同AI架构、云端训练+边缘推理算力支撑），展开问题剖析与解决路径阐述。分别针对AI驱动的NPC战斗策略紊乱、场景装饰与世界观冲突、玩家任务进度同步异常、游戏音效与场景氛围不匹配四大难题，详细还原从现象观察（如NPC战斗策略矛盾、场景元素冲突等）、根源排查（训练数据偏差、跨系统交互延迟等）到方案落地（模型优化、约束机制构建等）的全流程，并提炼核心经验。旨在为AI游戏开发者提供避坑参考，助力平衡AI自主性与游戏规则约束，提升开发效率与玩家体验。