在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下，企业既要稳健托管传统业务，又要高效落地 AI 创新，如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本，成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎（SAE）正是为应对这一时代挑战而生的破局者，SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心，通过一站式的应用级托管能力，同时支撑传统应用与 AI 应用，让企业把更多精力投入到业务创新。

Apache Flink Agents 是由阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 联合推出的开源子项目，旨在基于 Flink 构建可扩展、事件驱动的生产级 AI 智能体框架，实现数据与智能的实时融合。

本文介绍如何通过Ollama本地部署DeepSeek大模型，结合FastAPI实现API接口调用。涵盖Ollama安装、路径迁移、模型下载运行及REST API封装全过程，助力快速构建可扩展的AI应用服务。

在云计算与人工智能深度融合的背景下，Serverless 技术作为云原生架构的集大成者，正加速向 AI 原生架构演进。阿里云函数计算（FC）率先提出并实践“Serverless AI 运行时”概念，通过技术创新与生态联动，为智能体（Agent）开发提供高效、安全、低成本的基础设施支持。本文从技术演进路径、核心能力及未来展望三方面解析 Serverless AI 的突破性价值。

不知道大家还记不记得，我之前推荐过一个叫 Agnes 的 AI 应用，也是当时在 WAIC 了解到的。

当AI学会“使用工具”：智能体（Agent）如何重塑人机交互

本文介绍大模型基础知识及API调用方法，涵盖阿里云百炼平台密钥申请、DashScope SDK使用、Python调用示例（如文本情感分析、图像文字识别），助力开发者快速上手大模型应用开发。

本文介绍联调造数场景下的AI应用演进：从单Agent模式到多Agent协同的架构升级。针对复杂指令执行不准、响应慢等问题，通过意图识别、工具引擎、推理执行等多Agent分工协作，结合工程化手段提升准确性与效率，并分享了关键设计思路与实践心得。

本文面向对 AI Coding 感兴趣的朋友介绍 Claude Code。通过此次分享，可以让没有体验过的快速体验，体验过的稍微理解其原理，以便后续更好地使用。

本文深入浅出地讲解Prompt原理及其与大模型的关系，系统介绍Prompt的核心要素、编写原则与应用场景，帮助用户通过精准指令提升AI交互效率，释放大模型潜能。