官方博客-第3页-阿里云开发者社区

  • 阿里云 MCP Server 开箱即用!

    本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP(Model Context Protocol)实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤(如使用VS Code与Cline配置MCP Server)、示例场景(包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等),以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具,用户可通过自然语言与AI助手交互,完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务,实现高效“掌上运维”。

  • 2024-08-29
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    深入理解 RDMA 的软硬件交互机制

    本文深入分析了RDMA技术在数据中心高性能网络环境下的工作原理及软硬件交互机制,通过对比传统Kernel TCP,突出了RDMA在减少延迟、提高系统性能方面的优势,同时讨论了其在内存管理、软硬交互方面的关键技术和挑战,为读者提供了全面理解RDMA技术及其应用场景的视角。

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  • 2024-11-06
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    再也不用心惊胆战地使用FastJSON了——序列化篇

    本篇将主要介绍json序列化的详细流程。本文阅读的FastJSON源码版本为2.0.31。

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  • 2025-02-13
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    大模型意图识别工程化实践

    本文重点介绍大模型意图识别能力在智能电视核心链路中的落地过程和思考,对比了基础模型、RAG 、以及7b模型微调三种方案的优缺点。

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  • 2024-09-03
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    速成RAG+Agent框架大模型应用搭建

    本文侧重于能力总结和实操搭建部分,从大模型应用的多个原子能力实现出发,到最终串联搭建一个RAG+Agent架构的大模型应用。

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  • 2025-08-05
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    如何实现 AI Agent 自主发现和使用 MCP 服务 —— Nacos MCP Router 部署最佳实践

    Nacos社区推出MCP Router与MCP Registry开源解决方案,助力AI Agent高效调用外部工具。Router可智能筛选匹配的MCP Server,减少Token消耗,提升安全性与部署效率。结合Nacos Registry实现服务自动发现与管理,简化AI Agent集成复杂度。支持协议转换与容器化部署,保障服务隔离与数据安全。提供智能路由与代理模式,优化工具调用性能,助力MCP生态普及。

  • 2025-05-22
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    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。

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  • 2025-05-29
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    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。

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  • 2025-04-03
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    我终于成为了全栈开发,各种AI工具加持的全过程记录

    本文从一个需求出发,全程记录如何进行全栈开发。

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