AI 应用在商业化服务的阶段会面临诸多挑战，比如更快的服务交付速度，更实时、精准的结果以及更人性化的体验等，传统架构限制于同步交互，无法满足上述需求，本篇文章给大家分享一下如何基于事件驱动架构应对上述挑战。
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。
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……
为了展现 LoongCollector 的卓越性能，本文通过纵向（LoongCollector 与 iLogtail 产品升级对比）和横向（LoongCollector 与其他开源日志采集 Agent 对比）两方面对比，深度测评不同采集 Agent 在常见的日志采集场景下的性能。
Qwen3 Coder 是全球领先的开源编程大模型，具备强大的代码生成能力与1M超长上下文支持，适用于构建复杂应用。本文通过实际案例展示其在电商网站开发中的应用，并详解提示词设计、技术拆解与部署方案，探讨Agentic AI落地的挑战与经验。
Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器，Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要，因为大模型通常需要大量的计算资源，而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能：RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成的能力，本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。