大模型推动客服智能化演进，从规则引擎到RAG，再到AI原生智能体。通过构建“评估-诊断-优化”闭环的运营Agent，实现对话效果自动化评测与持续优化，显著提升服务质量和效率。
在 AI 时代，若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘，或者仅凭技术贡献率来评判价值，执着于业务提效的比例而忽略产研价值，你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。
本课程是阿里云百炼平台的第二天课程内容，旨在帮助用户了解如何通过阿里云百炼构建和发布自己的AI应用。介绍了如何利用大模型和智能体应用来创建具备强大语言理解和生成能力的AI助手，并通过不同的渠道（如网站、钉钉、微信公众号等）发布这些应用。
本文记录了一次从灵光一现到快速落地的 AI + 地图服务实践，通过结合 Cursor 与高德 MCP 地图服务平台，作者仅用几个小时就实现了一个可交互、可筛选、可推荐的杭州美食地图应用。
本文介绍了如何使用 Nacos 3.0.1 与 Higress 配合，实现 HTTP 服务转化为 MCP 协议服务，并支持自动注册与代理。通过 Docker 部署环境，结合 Spring AI Alibaba 框架，可实现服务的自动暴露和动态配置管理，适用于零改造存量应用适配 MCP 协议的场景。
阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。
通义灵码，是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。
一个典型的推理场景面临的问题可以概括为限流、负载均衡、异步化、数据管理、索引增强 5 个场景。通过云数据库 Tair 丰富的数据结构可以支撑这些场景，解决相关问题，本文我们会针对每个场景逐一说明。
