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如何构建和调优高可用性的Agent？浅谈阿里云服务领域Agent构建的方法论
本文深入探讨了Agent智能体的概念、技术挑战及实际落地方法，涵盖了从狭义到广义的Agent定义、构建过程中的四大挑战（效果不稳定、规划权衡、领域知识集成、响应速度），并提出了相应的解决方案。文章结合阿里云服务领域的实践经验，总结了Agent构建与调优的完整路径，为推动Agent在To B领域的应用提供了有价值的参考。
RAG 调优指南：Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
一文掌握大模型提示词技巧：从战略到战术
本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。
管理和调度Dify工作流
Dify是一款开源的大模型应用开发平台，支持通过可视化界面快速构建AI Agent和工作流。然而，Dify本身缺乏定时调度与监控报警功能，且执行记录过多可能影响性能。为解决这些问题，可采用Dify Schedule或XXL-JOB集成Dify工作流。Dify Schedule基于GitHub Actions实现定时调度，但仅支持公网部署、调度延时较大且配置复杂。相比之下，XXL-JOB提供秒级调度、内网安全防护、限流控制及企业级报警等优势，更适合大规模、高精度的调度需求。两者对比显示，XXL-JOB在功能性和易用性上更具竞争力。
多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP
本文介绍了MCP（Model Context Protocol）与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源，类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构，包括Host、Client和Server三个核心组件，并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型，采用混合专家架构，具备235B参数但仅需激活22B，支持快速与深度思考模式，多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程，以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。
在通义灵码里用上DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型
除了 AI 程序员的重磅上线外，近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件，在输入框里选择模型，即可轻松切换模型。
阿里云开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba
阿里云开源 Spring AI Alibaba，旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用，共同构建物理新世界。
Excel数据治理新思路：引入智能体实现自动纠错【Python+Agent】
本文介绍如何利用智能体与Python代码批量处理Excel中的脏数据，解决人工录入导致的格式混乱、逻辑错误等问题。通过构建具备数据校验、异常标记及自动修正功能的系统，将数小时的人工核查任务缩短至分钟级，大幅提升数据一致性和办公效率。