**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**，开发框架采用 AgentScope，模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式，用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中，每个技能以文件夹形式存在，包含特定任务的指导性说明（SKILL.md 文件）、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能，从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。

随着AI应用变得越来越复杂并被广泛部署，原有的通信机制面临着一系列挑战。近期MCP仓库的PR #206引入了一个全新的Streamable HTTP传输层替代原有的HTTP+SSE传输层。本文将详细分析该协议的技术细节和实际优势。

阿里云百炼官网提供两大入口：一是平台介绍页，详述大模型能力、优势及定价，可免费领取最高5000万Tokens；二是管理控制台，用于获取API-KEY、调用API及查阅文档。开发者可通过对应链接快速开通服务并接入使用。

本文深入解析多模态学习的两大核心难题：多模态对齐与多模态融合，探讨如何让AI理解并关联图像、文字、声音等异构数据，实现类似人类的综合认知能力。

以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP（Model Context Protocol）为例，演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接，让智能交互更加高效、直观。

LangChain是大模型应用的“乐高积木”，提供标准化组件，助力快速构建简单应用；LangGraph则是“交通控制系统”，通过图结构支持复杂、有状态的工作流。两者互补，构成从原型到生产的一体化解决方案。

在使用阿里云百炼平台的大模型能力时，API 调用是核心环节 —— 无论是开发 AI 应用、测试模型效果，还是搭建智能服务，都需要通过 API 将大模型能力集成到自己的系统中。不过对很多开发者来说，从准备密钥到实际调用的流程可能存在疑问，比如 “API-Key 怎么获取”“环境变量配置有什么用”“不同语言怎么写调用代码”。本文结合最新的实操细节，用通俗的语言把整个流程拆解开，从账号准备到多语言调用，每一步都附具体操作和代码示例，帮大家快速上手。

在LLM推理中，Prefill（计算密集）与Decode（访存密集）阶段特性不同，分离计算可提升资源利用率。本文详解vLLM框架中的PD分离实现及局限，并分析Dynamo、Mooncake、SGLang等主流方案，探讨KV缓存、传输机制与调度策略，助力LLM推理优化。建议点赞收藏，便于后续查阅。

本文深入解析HTTP与HTTPS的核心差异，揭示HTTPS如何通过SSL/TLS协议、CA证书和混合加密机制，解决HTTP的窃听、篡改与冒充三大安全问题，全面科普网络安全关键技术。

本文详细介绍了如何获取阿里云百炼API-KEY，包含完整流程与截图指引。需先开通百炼平台及大模型服务，再通过控制台创建并复制API-KEY。目前平台提供千万tokens免费额度，适合开发者快速上手使用。

模型上下文协议（MCP）是由Anthropic提出的开源标准，旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”，MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务，支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型，提供Python、TypeScript等多语言SDK，方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域，并被阿里云百炼平台引入，助力快速搭建智能助手。未来，MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准，推动AI生态繁荣发展。

BERT是谷歌2018年推出的革命性自然语言处理模型，采用Transformer编码器架构和预训练-微调范式。其核心创新在于双向上下文理解和掩码语言建模，能有效处理一词多义和复杂语义关系。BERT通过多层自注意力机制构建深度表示，输入融合词嵌入、位置嵌入和段落嵌入，输出包含丰富上下文信息的向量。主要应用包括文本分类、命名实体识别、问答系统等，在搜索优化、智能客服、内容推荐等领域发挥重要作用。

本文介绍如何在阿里云OSS创建首个存储空间（Bucket）并配置RAM用户。首先登录OSS控制台创建Bucket，填写名称与地域；随后进入RAM控制台创建用户并获取访问密钥，实现安全访问。附详细步骤图示与链接示例，助您快速搭建对象存储环境。

RAG（检索增强生成）通过结合信息检索与文本生成，提升大模型回答的准确性与时效性。它利用向量数据库实现语义检索，支持智能客服、医疗诊断、法律咨询等场景，解决知识更新难、专业性不足等问题，并以“按需取用”机制突破上下文限制，兼顾效率与隐私。

本指南介绍如何安装和配置Ollama。首先，从官网下载Ollama并选择适合的安装方式：傻瓜式安装或指定路径安装。安装完成后，可通过系统环境变量配置模型下载路径（可选）。最后，运行对应模型命令进行测试使用，包括选择参数量、复制命令并在命令行工具中执行，验证安装是否成功。

阿里云推出DeepSeek-R1满血版，新用户可享100万免费Token额度。平台支持多种模型，包括671B参数的DeepSeek-R1和通义千问。结合开源工具Chatbox，用户能轻松对接API，体验高性能AI服务。访问[阿里云解决方案](https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?utm_content=g_1000401616)了解更多详情并快速上手。

Text2SQL技术通过自然语言处理将用户查询转换为SQL语句，解决企业数据查询效率低下的痛点。该技术包含语义理解、模式对齐、SQL生成和优化等核心处理过程，核心组件包括自然语言理解模块、Schema管理模块和SQL生成模块。文章介绍了闭源和开源模型的选择策略，并提供了基于Function Calling的Text2SQL实现示例，展示如何安全高效地将自然语言转换为数据库查询。

阿里云服务器国际站dns服务器不可用怎么办?dns可以随便改吗?

想让AI变成贾维斯一样的智能助手？别再用'帮我写个代码'这种直男对话了！从零基础到提示词大师，58种实用技巧让你的AI对话水平从小学生瞬间升级为研究生。掌握这些技巧，让AI不仅听懂你说什么，还知道你想要什么，工作效率直线飙升！#人工智能 #提示词工程 #ChatGPT #AI对话

如今，借助开放的大模型调度平台，普通开发者也能灵活接入高性能大模型。 Kilo Code + 兼容 OpenAI 协议平台的组合，体现了技术民主化的趋势——让创新不再被使用门槛阻挡。

LangChain4j 是一个专为 Java 开发者设计的大语言模型 (LLM) 集成框架，旨在简化 Java 应用程序与各种 LLM 提供商的集成过程。该项目受到 Python 的 LangChain、Haystack、LlamaIndex 等框架的启发，为 Java 生态系统提供了强大而统一的 LLM 工具链。

本文系统解析视觉语言模型（VLM）的核心机制、推理优化、评测方法与挑战。涵盖多模态对齐、KV Cache优化、性能测试及主流基准，助你全面掌握VLM技术前沿。建议点赞收藏，深入学习。

2025年12月23日，钉钉在杭州发布AI钉钉1.1“木兰”版本，推出全球首个为AI打造的工作智能操作系统——Agent OS，开启“人与AI协同”新范式。通过钉钉ONE、DingTalk Real、AI搜问、悟空Agent及DEAP平台等构建完整AI协作体系，实现AI直连物理世界。发布会推出超20款AI产品，涵盖制造、差旅、客服等场景，全面升级AI表格、AI听记、DingTalk A1，助力企业零门槛迈向AI原生办公。

本文介绍了重排序(Rerank)技术在检索增强生成(RAG)系统中的应用。Rerank作为初始检索和最终生成之间的关键环节，通过交叉编码器对初步检索结果进行精细化排序，筛选出最相关的少量文档提供给大语言模型。相比Embedding模型，Rerank能更精准理解查询-文档的语义关系，显著提高答案质量，降低Token消耗。文章详细比较了BGE-Rerank和CohereRerank等主流模型，并通过代码示例展示了Rerank在解决歧义查询(如区分苹果公司和水果)上的优势。

阿里云百炼支持通义千问、通义万相等自研模型及DeepSeek、Kimi、Llama等第三方大模型，覆盖文本生成、图像生成、语音合成、视频生成、向量计算等多类AI能力，助力开发者高效构建应用。新用户可免费领取最高5000万Tokens。

本文介绍阿里云百炼API调用全流程：注册登录阿里云账号，开通百炼服务，创建并配置API Key至环境变量，避免硬编码风险。支持通过Python的OpenAI兼容接口或DashScope SDK调用大模型，亦可在Node.js、Java等环境中使用。附详细命令与代码示例，助您快速上手百炼AI大模型平台。

知识图谱是一种用图结构表示实体及其关系的技术，通过三元组（主体-关系-客体）构建语义网络。文章以医疗领域为例，详细介绍了知识图谱的构建流程：数据预处理、实体识别、关系抽取、知识融合、存储与可视化等步骤。知识图谱可应用于智能问答、辅助诊断、药物研发等场景，其结构化特性可弥补大语言模型的不足，二者结合能提升AI系统的准确性和可解释性。文章还展示了基于大模型的医疗知识图谱构建代码示例，涵盖实体识别、关系抽取、图谱存储和智能问答等核心功能，体现了知识图谱在专业领域的实用价值。

大语言模型明明已经喂了大量文档，为什么还是答非所问？就像米其林厨师需要精心处理食材，RAG系统也需要巧妙处理文档。从文本分块、清洗到结构化索引，这些不起眼的处理步骤决定了AI回答质量的上限。掌握这些技巧，让你的RAG系统从「路边摊」蜕变为「米其林餐厅」。

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AI应用开发中，工具调用是增强大模型能力的核心技术，通过让模型与外部API或工具交互，可实现实时信息检索（如天气查询、新闻获取）、系统操作（如创建任务、发送邮件）等功能；本文结合Spring AI与大模型，演示如何通过Tool Calling实现系统API调用，同时处理多轮对话中的会话记忆。

本文介绍如何使用字节跳动的AI编程工具Trae与阿里通义千问Qwen-Turbo模型，快速生成一个智能问答系统。通过图文结合方式，演示从环境搭建、指令生成到界面优化的全过程，涵盖前后端代码自动生成、模型调用封装及交互优化技巧，展现AI辅助开发的高效与趣味，助力开发者提升生产力。

本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP（Model Context Protocol）实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤（如使用VS Code与Cline配置MCP Server）、示例场景（包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等），以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具，用户可通过自然语言与AI助手交互，完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务，实现高效“掌上运维”。

nvm是一个node的版本管理工具，可以简单操作node版本的切换、安装、查看。。。等等，与npm不同的是，npm是依赖包的管理工具。

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。

在短视频盛行的时代，抖音已成为内容创作和营销的重要平台。面对海量视频与复杂运营需求，如何高效管理内容成为挑战。阿里云百炼平台提供了解决方案——通过配置智能体打造专属抖音助手，可获取视频信息、提取文案、润色改写，提升效率。本文详解了从开通服务、创建智能体到功能测试的全过程，助你轻松搭建高效短视频运营工具。

Qwen3-TTS是阿里云推出的旗舰语音合成模型，支持多音色、多语种及多方言，提供49+种情感丰富的高品质声音，覆盖中文、英文、日语等10大语言及多种方言，语速韵律自然拟人。通过Qwen API可轻松调用，适用于多样化场景。

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本文系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，涵盖智能体基础、多智能体协作、知识增强、模型优化、工具调用、协议标准化及人机交互等关键领域，助力构建高效、智能、协同的AI应用体系。建议点赞收藏，持续关注AI架构前沿技术。

阿里云百炼平台开通免费，且每模型享100万Token免费额度。费用产生于模型推理、训练（调优）和部署，超出免费额度后按量计费。推理按输入/输出Token阶梯计价，训练按数据量和循环次数计费，部署支持按时长或调用量两种模式。

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