通义灵码新上的外挂 Project Rules 获得了开发者的一致好评：最小成本适配我的开发风格、相当把团队经验沉淀下来，是个很好功能……
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS)，解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent（iLogtail/LoongCollector）在海外场景的应用，推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案，包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等，并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导，帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力，构建稳定、高可用的大模型服务平台。
推理性能的提升涉及底层硬件、模型层，以及其他各个软件中间件层的相互协同，因此了解大模型技术架构的全局视角，有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。
本文介绍了阿里云Prometheus 2.0方案，针对大规模AI系统的可观测性挑战进行全面升级。内容涵盖数据采集、存储、计算、查询及生态整合等维度。 Prometheus 2.0引入自研LoongCollector实现多模态数据采集，采用全新时序存储引擎提升性能，并支持RecordingRule与ScheduleSQL预聚合计算。查询阶段提供跨区域、跨账号的统一查询能力，结合PromQL与SPL语言增强分析功能。此外，该方案已成功应用于阿里云内部AI系统，如百炼、通义千问等大模型全链路监控。未来，阿里云将发布云监控2.0产品，进一步完善智能观测技术栈。
通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。