类目筛选
通义灵码用户说 | 编程智能体+MCP加持，秒查附近蜜雪冰城
通义灵码现已全面支持Qwen3，新增智能体模式，具备自主决策、环境感知、工具使用等能力，可端到端完成编码任务。支持问答、文件编辑、智能体多模式自由切换，结合MCP工具与记忆功能，提升开发效率。AI IDE重构编程流程，让开发更智能高效。
Flink CDC+Kafka 加速业务实时化
阿里巴巴开发工程师，Apache Flink Committer 任庆盛，在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。
Multi-Agent实践第5期：RAG智能体的应用：让AgentScope介绍一下自己吧
本期文章，我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体，创造AgentScope助手群，为大家解答和AgentScope相关的问题。
【由浅到深】从神经网络原理、Transformer模型演进、到代码工程实现
阅读这个文章可能的收获：理解AI、看懂模型和代码、能够自己搭建模型用于实际任务。
使用 Apifox、Postman 测试 Dubbo 服务，Apache Dubbo OpenAPI 即将发布
Apache Dubbo 3.3.3（即将发布）实现了与 OpenAPI 的深度集成，通过与 OpenAPI 的深度集成，用户能够体验到从文档生成到接口调试、测试和优化的全流程自动化支持。不论是减少手动工作量、提升开发效率，还是支持多语言和多环境，Dubbo 3.3.3 都展现了其对开发者体验的极大关注。结合强大的 Mock 数据生成和自动化测试能力，这一版本为开发者提供了极具竞争力的服务治理解决方案。如果你正在寻找高效、易用的微服务框架，Dubbo 3.3.3 将是你不容错过的选择。
大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
Qwen-MT：翻得快，译得巧
今天，机器翻译模型Qwen-MT正式上线，支持92种语言互译，具备高度可控性与低延迟、低成本特点，适用于多种场景。开发者可通过Qwen API体验其强大翻译能力。
如何在Dataphin中构建Flink+Paimon流式湖仓方案
当前大数据处理工业界非常重要的一个大趋势是一体化，尤其是湖仓一体架构。与过去分散的数据仓库和数据湖不同，湖仓一体架构通过将数据存储和处理融为一体，不仅提升了数据访问速度和处理效率，还简化了数据管理流程，降低了资源成本。企业可以更轻松地实现数据治理和分析，从而快速决策。paimon是国内开源的，也是最年轻的成员。 本文主要演示如何在 Dataphin 产品中构建 Flink+Paimon 的流式湖仓方案。
