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Spring AI Alibaba 发布企业级 MCP 分布式部署方案
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用，旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos，Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统，以及全新MCP服务的开发流程，并提供了完整的配置示例和源码链接。未来，Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力，进一步优化Agent开发体验。
轻松搭建AI知识问答系统，阿里云PolarDB MCP深度实践
无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是其特有的OLAP分析与AI能力，通过MCP协议向LLM开放接口后，显著降低了用户使用门槛，更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础
当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus
本文以构建系统可观测为切入点，对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异，重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。
AI “黏土画风”轻松拿捏，手把手带你云端部署 ComfyUI
ComfyUI 是一款基于节点工作流稳定扩散算法的全新 WebUI，相对于传统的 WebUI，ComfyUI 的部署和学习曲线较陡峭，函数计算基于 Serverless 应用中心开发“ComfyUI 应用模版”，简化开发者的部署流程，帮助简单、快捷实现全新而精致的绘画体验，点击本文查看一键部署 ComfyUI 的方法。
实践教程之快速安装部署PolarDB-X
PolarDB-X 为了方便用户体验，提供了免费的实验环境，您可以在实验环境里体验 PolarDB-X 的安装部署和各种内核特性。除了免费的实验，PolarDB-X 也提供免费的视频课程，手把手教你玩转 PolarDB-X 分布式数据库。
从云原生视角看 AI 原生应用架构的实践
本文核心观点： • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多，容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民，并引入了更多流量，催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能，承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要，API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统，结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性，并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件，实现图数据和向量数据的统一存储与检索，提升了RAG系统的性能和效果。