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。
本项目基于通义万相AIGC模型，为社交APP打造“真人变身跳舞动漫仙女”特效视频生成功能。通过LoRA微调与全量训练结合，并引入Sage Attention、TeaCache、xDIT并行等优化技术，实现高质量、高效率的动漫风格视频生成，兼顾视觉效果与落地成本，最终优选性价比最高的wan2.1 lora模型用于生产部署。（239字）
本篇文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
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。
本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发，分享我们的一些实践心得。
阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。
游戏行业蓬勃发展，作为国内领先的 STEAM 游戏饰品交易的服务平台，看 C5GAME 如何利用 RocketMQ Serverless 技术，为千万级玩家提供流畅的游戏体验，同时降低成本并提升运维效率。
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用，旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos，Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统，以及全新MCP服务的开发流程，并提供了完整的配置示例和源码链接。未来，Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力，进一步优化Agent开发体验。
