本文介绍了基于阿里云 Function AI 和 Serverless 架构的 AI 编程解决方案 VibeCoding，展示其如何通过 AI 快速开发并上线小游戏及平台。方案支持普通与专家两种模式，用户可选择不同模型与数据库配置，具备良好的扩展性与交互体验，适合开发者与企业快速实现创意落地。
经过前面两章的学习，小玉已经熟练掌握分布式链路追踪的基础用法，比如回溯链路请求轨迹，定位耗时瓶颈点；配置核心接口黄金三指标告警，第一时间发现流量异常；大促前梳理应用上下游关键依赖，联系相关方协同备战等等。随...
本篇内容为防护（Protection），检测（Detection），恢复（Recovery），响应（Response）实践方案四部曲之一，主要介绍如何结合多产品使用在阿里云国际站做好防护（Protection）部分的安全。
我一直都想要有一个漫画版的头像，奈何手太笨，用了很多软件 “捏不出来”，所以就在想着，是否可以基于 AI 实现这样一个功能，并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试使用呢。
JManus 是面向 Java 的企业级通用智能体框架，支持多 Agent 框架、MCP 协议和 PLAN-ACT 模式，具备高可用、弹性伸缩的特性。结合阿里云 Serverless 运行时 SAE 和 FC，实现稳定安全的智能体应用部署与运行。
本次方案主要是针对阿里云国际站客户，企业在实际使用阿里云的过程中如何做好运维检测的一些多产品结合的方案介绍。 本篇文章的重点会放在检测（Detection）部分，会具体介绍涉及使用产品配置，FAQ等等，同时对整体的理论框架进行简单的介绍，帮助大家更好理解本部分在运维工作中的分属情况，更好的建立整体性的概念。
本文探讨了 Manus 智能体的设计及其与传统智能体的差异，重点分析了 CodeAct 机制对智能体执行效率的提升。作者通过《基于LLM的数据仓库》实验反思了交互接口选择的重要性，并提出操作系统和文件系统作为良好的自反馈交互系统。文章进一步结合 GitOps 和持续集成（CICD）理念，设计了一种低成本、可观测性强的智能体运行方案，包括计划智能体（Planner）和执行智能体（Executor）的协作流程。通过实际案例对比，展示了 GitOps 智能体与 Manus 的相似效果，并总结了其在记忆增强、推理可观测性、低成本部署及跨环境适配等方面的优势。最后提供了相关代码路径和参考材料。
DMS Airflow是基于Apache Airflow构建的企业级数据工作流编排平台，深度集成阿里云DMS系统，提供统一认证、智能调度、多任务类型支持及企业级监控能力，助力数据团队高效管理ETL、分析、机器学习等复杂工作流。
