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。
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前，为了降低新版本发布带来的风险，期望能够先部署到灰度环境，用小部分业务流量进行全链路灰度验证，验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案，并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道，这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时，我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略，这种策略可以基于统一的流量匹配规则，将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
MaxCompute支持Global Zorder，使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序，以便数据能有更好的聚集性。
本文介绍如何使用函数计算 GPU 实例闲置模式低成本、快速的部署 Google Gemma 模型服务。
