Qoder Cloud Agents 1.0发布
Qoder Cloud Agents 1.0 是一站式云端Harness托管平台，解决Agent“跑不稳、落不进业务、不敢上量”三大落地难题。支持多入口集成、企业级交付、多智能体协同与弹性调度，让开发者专注业务逻辑，快速实现从MVP到规模化生产的跨越。
阿里云百炼平台可使用的大模型有哪些？191款大模型能力及收费标准参考
本文详细介绍了阿里云百炼平台所支持的大模型生态，主要涵盖了平台核心能力、千问（Qwen）大模型的技术优势、以及平台上可供调用的191款大模型的具体能力描述与收费标准。文章从千问大模型的基础介绍出发，逐步展开至各款模型的技术参数、应用场景及定价信息，为开发者和企业用户提供了一份全面的模型选型参考指南。
Smishing Triad 下 JWR 钓鱼套件攻击机理与防御对策研究
本文深度剖析Smishing Triad生态下JWR钓鱼套件——新一代实时人工干预型PhaaS工具。它通过双向长连接实现按键级数据回传与动态指令下发，突破传统静态钓鱼局限，加剧多因素认证绕过风险。研究揭示其架构、通信混淆、反分析机制及治理困境，提出覆盖网络检测、行为感知、溯源取证、产业链治理与用户教育的闭环防御体系。（239字）
Python 原生封装 Llama.cpp 大模型推理接口
本文以通义千问Qwen量化GGUF模型为例，基于Llama.cpp框架，用原生Python实现本地大模型调用：涵盖模型元数据解析、单次/多轮对话、记忆持久化及自定义工具调用（如时间、计算），无需重型AI框架，轻量高效，助开发者深入理解本地大模型运行原理与工程落地实践。（239字）
LangChain 消息流输出与结构化处理
LangChain 是大模型应用开发主流框架，本文基于最新稳定版，详解其四大核心能力：标准化消息机制（角色/内容/元数据）、闭环工具调用、多场景流式传输（文本/工具/推理分片）、规范化结构化输出（Pydantic/JSON Schema等），直击原生LLM落地痛点，夯实智能体开发基石。（239字）
LangChain+FastMCP 搭建大模型工具调用服务
本文基于MCP协议与轻量级FastMCP框架，构建标准化大模型工具调用方案：支持Streamable HTTP通信，集成LangChain生态；通过天气查询与系统时间两大实战案例，完整演示自定义工具开发、静态资源封装、提示词模板配置及多服务协同调用，附可运行代码与环境配置，助力开发者快速落地轻量化、可复用的AI工具链。（239字）
Windows 环境下 llama.cpp 编译运行指南
本文详解Windows下用llama.cpp本地部署大模型：从VS2026编译（支持CPU/GPU）、ModelScope下载GGUF格式Qwen2.5-1.5B模型，到启动llama-server API服务及Python调用验证，全程轻量、低延迟、高隐私，助力开发者快速落地。
