最近,通义灵码上线 MCP(ModelScope Cloud Platform)功能,从之前代码生成及修改的基础功能,到可以使用MCP服务连接更多功能,开发者可以实现从 代码爬取、模型推理到应用部署
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。
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。
本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。
近期,阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架:Spring AI Alibaba(项目 Github 仓库地址:alibaba/spring-ai-alibaba),Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建,是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性,并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
Qwen3-Coder 是通义千问最新开源的 AI 编程大模型正式开源,拥有卓越的代码和 Agent 能力,在多领域取得了开源模型的 SOTA 效果。PAI 已支持最强版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的云上一键部署。
随着 AI 技术的飞速发展,MCP(模型上下文协议) 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司(Claude 的创造者)于 2024 年 11 月推出的开放协议,正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界,更赋予其执行现实任务的能力,堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。然而从火热概念到落地业务,MCP 还需要找到云端“好搭档”。
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。