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阿里云开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba
阿里云开源 Spring AI Alibaba，旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用，共同构建物理新世界。
A2A（Agent2Agent） 简介
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。
如何构建和调优高可用性的Agent？浅谈阿里云服务领域Agent构建的方法论
本文深入探讨了Agent智能体的概念、技术挑战及实际落地方法，涵盖了从狭义到广义的Agent定义、构建过程中的四大挑战（效果不稳定、规划权衡、领域知识集成、响应速度），并提出了相应的解决方案。文章结合阿里云服务领域的实践经验，总结了Agent构建与调优的完整路径，为推动Agent在To B领域的应用提供了有价值的参考。
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。
Spring AI 智能体通过 MCP 集成本地文件数据
MCP 作为一款开放协议，直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口，正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。
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”。
配置驱动的动态 Agent 架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构，其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。
【算法精讲系列】MGTE系列模型，RAG实施中的重要模型
检索增强生成（RAG）结合检索与生成技术，利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型，前者计算文本向量表示，后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型，具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性，显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能，并支持多语言和长文本处理，适用于各种复杂应用场景。