OpenClaw阿里云+Windows本地部署多Agent实战教程：1个人=一个高效 AI 军团
在AI自动化时代，单一Agent的“全能模式”早已无法满足复杂任务需求——记忆臃肿导致响应迟缓、上下文污染引发逻辑冲突、无关信息加载造成Token浪费，这些痛点让OpenClaw的潜力大打折扣。而多Agent架构的出现，彻底改变了这一现状：通过“单Gateway+多分身”模式，让一个Bot在不同场景下切换独立“大脑”，如同组建一支分工明确的AI团队，实现创意、写作、编码、数据分析等任务的高效协同。
企业级Agent解决方案:从单点突破到全域协同的 AgentOne 解决方案
2026年，AI成企业增长刚需。阿里云瓴羊推出企业级Agent解决方案：以AgentOne为智能中枢，融合Quick Audience（营销）、Quick Service（客服）、智能小Q（BI）及Dataphin（数据底座），打破工具孤岛与数据壁垒，实现跨场景协同、私有化推理与安全可控的“数字员工团队”，加速企业从数字化迈向数智化跃迁。（239字）
RFID推动制造业高质量发展转型
在“智改数转”浪潮下，RFID赋能制造业流水线实现三大跃升：数据采集自动无感（错误率＜0.1%）、过程管控实时预警、生产模式柔性协同（换型缩至分钟级）。依托工业标签、智能终端、管控平台与协同应用全链路创新，打通数据孤岛，支撑高质量发展。（239字）
中国企业级大模型市场，阿里千问占比32%位列第一！
沙利文报告指出，2025年下半年中国企业级大模型日均调用量达37.0万亿tokens，千问（Qwen）占比32.1%，近乎翻倍，稳居第一。企业应用动因转向提效降本，开源意愿显著增强，千问已开源400+模型，下载超10亿次，成全球第一开源大模型。
史上首次！米兰冬奥基于阿里千问打造奥运官方大模型
国际奥委会携手阿里千问大模型，打造奥运史上首个官方AI大模型，赋能2026米兰冬奥会。涵盖“国家奥委会AI助手”“奥运AI助手”、自动媒体描述、AIGC宣传、雪地场景转播特效及智能交通管理等，实现更智能运营与深度互动，树立“最智能奥运会”新标杆。
校园外卖系统源码开发实战：商户端、骑手端、后台端三端架构拆解
本文深度解析校园外卖系统源码开发要点：针对封闭校园、午间高并发、短距配送、学生骑手等特性，详解三端（商户/骑手/后台）架构设计、Redis库存预扣减、区域化智能派单、订单状态机、周结抽佣及WebSocket实时通知等核心实现，突出高并发抗压能力。（239字）
基于自学习小AI的大模型算力集群智能优化方案
本方案基于原创轻量自学习小AI架构，专为大模型研发设计：通过GPU池化+小AI智能调度，无需新增高端GPU，即可将集群算力利用率从30%提升至80%以上，年省千万级成本。小AI自主学习、抗遗忘、守规则，零硬件投入、高技术壁垒、强场景适配。（239字）
外卖系统开源版核心模块拆解：商户、骑手与调度系统设计
本文深度解析开源外卖系统核心架构，聚焦商户、骑手、调度三大模块的设计逻辑与代码实现。强调其价值不在“源码公开”，而在清晰分层、高内聚低耦合、可扩展调度算法及稳定状态流转，助开发者构建真正可落地的履约系统。（239字）
