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通义千问 2.5 “客串” ChatGPT4，看这篇让你分清楚
这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
阿里云百炼应用实践系列-10分钟构建能主动提问的智能导购
通过使用阿里云百炼平台，您可以快速构建一个多代理（Multi-Agent）架构的智能导购助手。该助手能够通过多轮互动了解顾客的具体需求，收集详细信息后，利用阿里云百炼的知识检索增强功能或已有的商品数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。
MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
利用 KMS 对文本信息进行签名验签实践
通过阿里云的KMS产品针对文件或者证书文件进行签名验签，可以有效解决攻击者针对敏感文件、重要文件在传输过程中被篡改，其次可以实现证书双向认证过程中的证书合法性校验，真正做到传输链路安全。
Modelscope结合α-UMi：基于Modelscope的多模型协作Agent
基于单个开源小模型的工具调用Agent，由于模型容量和预训练能力获取的限制，无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
阿里云百炼应用实践系列-AI助手快速搭建
本文主要介绍如何基于阿里云百炼平台快速在10分钟为您的网站添加一个 AI 助手。我们基于阿里云百炼平台的能力，以官方帮助文档为参考，搭建了一个以便全天候（7x24）回应客户咨询的AI助手，介绍了相关技术方案和主要代码，供开发者参考。
打破传统叙事逻辑，构建基于原子化任务的人机交互
在复杂中后台设计中，为解决配置变更影响多场景问题，提出结合正向和逆向信息架构，采用原子化任务，动态组合任务，降低用户和开发成本，优化体验并改变已有的产品迭代和人机交互模式。未来可能发展为AI自动根据业务规则和用户行为生成最佳方案。
用Prompt技巧激发无限创意
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。