Spring AI Alibaba Graph 的核心开发已完成，即将发布正式版本。开发者可基于此轻松构建工作流、智能体及多智能体系统，功能丰富且灵活。文章通过三个示例展示了其应用：1) 客户评价处理系统，实现两级问题分类与自动处理；2) 基于 ReAct Agent 的天气预报查询系统，循环执行用户指令直至完成；3) 基于 Supervisor 多智能体的 OpenManus 实现，简化了流程控制逻辑并优化了工具覆盖度。此外，还提供了运行示例的方法及未来规划，欢迎开发者参与贡献。
通义灵码支持MCP工具使用，通过模型自主规划实现工具调用，深度集成魔搭MCP广场，涵盖2400+热门服务。提供STDIO和SSE两种通信模式，适用于不同场景需求。用户可通过智能体模式调用MCP工具，完成如网页内容抓取、天气查询等任务。文档详细介绍了服务配置、使用流程及常见问题解决方法，助力开发者高效拓展AI编码能力。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS)，解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent（iLogtail/LoongCollector）在海外场景的应用，推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案，包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等，并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导，帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
本文介绍了如何使用 llmaz 快速部署基于 vLLM 的大语言模型推理服务，并结合 Higress AI 网关实现流量控制、可观测性、故障转移等能力，构建稳定、高可用的大模型服务平台。
随着大模型能力越来越强大，利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而，各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑，仅依靠大模型的通用能力是远远不够的，这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
XTuner和魔搭社区（SWIFT）合作引入了一项长序列文本训练技术，该技术能够在多GPU环境中将长序列文本数据分割并分配给不同GPU，从而减少每个GPU上的显存占用。通过这种方式，训练超大规模模型时可以处理更长的序列，提高训练效率。魔搭社区的SWIFT框架已经集成了这一技术，支持多种大模型和数据集的训练。此外，SWIFT还提供了一个用户友好的界面，方便用户进行训练和部署，并且支持评估功能。
本次文根据峰会演讲内容整理：分享在大模型时代基于湖仓一体的数据产品演进，以及我们观察到的一些智能开发相关的新范式。