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智能体Agent：用自然语言重构数据开发
本文分享如何基于利用MCP协议，配置MCP Server，以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent，实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识，帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
Paimon 与 Spark 的集成（二）：查询优化
通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
Multi-Agent实践第6期：面向智能体编程：狼人杀在AgentScope
本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
浅析MySQL Join Reorder算法
本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程，cost计算，剪枝算法等，希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。
Data+AI双轮驱动，阿里云存储服务全面升级
近日，2024云栖大会现场，阿里云宣布对其存储服务进行全面升级，围绕 Storage for AI 与 AI in Storage 两大领域，提出“4 Any + 3 AI ”的升级方向，揭示存储基础设施与AI的双向赋能路径。阿里云存储产品将支持更多AI业务高效创新， 同时 AI 技术也将助力基础设施迭代，支持企业更好地管理数据资产。
告别头文件，编译效率提升 42%！C++ Modules 实战解析 | 干货推荐
本文中，阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境，讲解模块相比传统头文件有哪些优势，并通过若干个例子，学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
拥抱Data+AI｜B站引入阿里云DMS+X，利用AI赋能运营效率10倍提升
本篇文章针对B站在运营场景中的痛点，深入探讨如何利用阿里云Data+AI解决方案实现智能问数服务，赋能平台用户和运营人员提升自助取数和分析能力，提高价值交付效率的同时为数据平台减负。
现身说法，AI小白的大模型学习路径
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。
在IDEA中借助满血版 DeepSeek 提高编码效率
通义灵码2.0引入了DeepSeek V3与R1模型，新增Qwen2.5-Max和QWQ模型，支持个性化服务切换。阿里云发布开源推理模型QwQ-32B，在数学、代码及通用能力上表现卓越，性能媲美DeepSeek-R1，且部署成本低。AI程序员功能涵盖表结构设计、前后端代码生成、单元测试与错误排查，大幅提升开发效率。跨语言编程示例中，成功集成DeepSeek-R1生成公告内容。相比1.0版本，2.0支持多款模型，丰富上下文类型，具备多文件修改能力。总结显示，AI程序员生成代码准确度高，但需参考现有工程风格以确保一致性，错误排查功能强大，适合明确问题描述场景。相关链接提供下载与原文参考。
