本文主要介绍Google于2025年4月9日发布的Agent2Agent Protocol（简称“A2A”），这是一个旨在促进不同类型智能体（Agent）之间高效沟通与协作的开放协议。
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。
通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
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。
在大模型推理迈向“智能体时代”的今天，KVCache 已从性能优化手段升级为系统级基础设施，“显存内缓存”模式在长上下文、多轮交互等场景下难以为继，而“以存代算”的多级 KVCache 架构虽突破了容量瓶颈，却引入了一个由模型结构、硬件平台、推理引擎与缓存策略等因素交织而成的高维配置空间。如何在满足 SLO（如延迟、吞吐等服务等级目标）的前提下，找到“时延–吞吐–成本”的最优平衡点，成为规模化部署的核心挑战。
本文章旨在帮助读者了解并掌握大模型多模态技术的实际应用，特别是如何构建基于多模态的实用场景。文档通过几个具体的多模态应用场景，如拍立淘、探一下和诗歌相机，展示了这些技术在日常生活中的应用潜力。
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。
如何用好通义灵码？欢迎收藏最佳使用指南。本文提供通义灵码使用指南，涵盖快捷键、配置调整、跨文件索引及上下文管理等内容，帮助用户更高效地使用通义灵码。
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。
