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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。
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。
【新模型速递】PAI-Model Gallery云上一键部署Qwen3-Coder模型
Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源，拥有卓越的代码和 Agent 能力，在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。
通义千问Qwen2.5-Coder 全系列来咯！强大、多样、实用
千问团队开源了强大的 Qwen2.5-Coder 系列模型，涵盖 0.5B 到 32B 六种尺寸，旨在推动开放代码模型的发展。该系列模型在代码生成、修复和推理等方面表现出色，支持多种编程语言，并在多个基准测试中达到 SOTA 水平。此外，Qwen2.5-Coder 还提供了丰富的应用场景，如代码助手、Artifacts 和 Interpreter，满足不同开发者的需求。
通义千问API：让大模型写代码和跑代码
基于前面三章的铺垫，本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具，还要实现让大模型能查询天气情况，最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择
本文深入探讨了Model Context Protocol (MCP) 在企业级环境中的部署与管理挑战，详细解析了五种主流MCP架构模式（直连远程、代理连接远程、直连本地、本地代理连接本地、混合模式）的优缺点及适用场景，并结合Nacos服务治理框架，提供了实用的企业级MCP部署指南。通过Nacos MCP Router，实现MCP服务的统一管理和智能路由，助力金融、互联网、制造等行业根据数据安全、性能需求和扩展性要求选择合适架构。文章还展望了MCP在企业落地的关键方向，包括中心化注册、软件供应链控制和安全访问等完整解决方案。
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。