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智保未来：国泰产险的 AI 网关革新之旅
通过阿里云云原生 API 网关在国泰落地，目前国泰所有访问大模型的流量均通过阿里云云原生 API 网关进行代理，在日均消耗近亿 Token 的同时，做到了对每个请求都进行敏感信息过滤，不论是输入大模型的内容还是由大模型产生的内容都进行了全面审计，大大降低使用大模型的数据安全风险。通过网关的 AI 插件，国泰产险做到了每个 Token 都知道是谁在用，用在哪个场景，给后续分析和成本管控提供了坚实的数据支撑。
Nacos 3.0 Alpha 发布，在安全、泛用、云原生更进一步
近期，我们欣喜地宣布 Nacos 3.0 的第一个版本 Nacos 3.0-ALPHA 已经发布。Nacos 3.0 的目标是在 2.0 的基础上，进一步优化安全性、易用性和标准化。同时，我们将引入更多功能，帮助用户在分布式协调、AI 大模型、云原生等多种场景中更好地使用 Nacos，以提升其广泛适应性。
海外泼天流量丨浅谈全球化技术架构
全球化是对技术架构的终极挑战，面临的不仅仅是技术的问题，而是包含了经济、文化等多因素差异的用户关系问题。积极借助遍布全球的云计算基础设施和云原生的架构设计原则，将能更加高效的构建高可用的全球化技术架构，支持全球业务的持续增长。
智能客服对话系统解决方案
针对问题咨询场景中出现大量相关领域的问题，PAI提供了智能客服对话系统解决方案，以降低客户等待时间和人工客服成本。本文以汽车售前咨询业务领域为例，介绍如何基于人工智能算法，快速构建智能客服对话系统。
【深度】企业 AI 落地实践（四）：如何构建端到端的 AI 应用观测体系
本文探讨了AI应用在实际落地过程中面临的三大核心问题：如何高效使用AI模型、控制成本以及保障输出质量。文章详细分析了AI应用的典型架构，并提出通过全栈可观测体系实现从用户端到模型推理层的端到端监控与诊断。结合阿里云的实践经验，介绍了基于OpenTelemetry的Trace全链路追踪、关键性能指标（如TTFT、TPOT）采集、模型质量评估与MCP工具调用观测等技术手段，帮助企业在生产环境中实现AI应用的稳定、高效运行。同时，针对Dify等低代码平台的应用部署与优化提供了具体建议，助力企业构建可扩展、可观测的AI应用体系。
Dify 开发者必看：如何破解 MCP 集成与 Prompt 迭代难题？
Dify 是面向 AI 时代的开源大语言模型应用开发平台，GitHub Star 数超 10 万，为 LLMOps 领域增长最快项目之一。然而其在 MCP 协议集成、Prompt 敏捷调整及运维配置管理上存在短板。Nacos 3.0 作为阿里巴巴开源的注册配置中心，升级支持 MCP 动态管理、Prompt 实时变更与 Dify 环境变量托管，显著提升 Dify 应用的灵活性与运维效率。通过 Nacos，Dify 可动态发现 MCP 服务、按需路由调用，实现 Prompt 无感更新和配置白屏化运维，大幅降低 AI 应用开发门槛与复杂度。
企业用户认证及文件权限控制-手把手指南
本篇文章模拟一个企业级用户需求，手把手的描述企业级客户如何使用阿里云文件存储 NAS 实现云办公，实现多用户数据共享与隔离。
