阿里云开发者_社区达人页

2025年06月

• 06.19 11:00:13
  发表了文章 2025-06-19 11:00:13

  AI+Code驱动的M站首页重构实践：从技术债务到智能化开发

  本文分享了阿里巴巴找品M站首页重构项目中AI+Code提效的实践经验。面对M站技术栈陈旧、开发效率低下的挑战，我们通过楼层动态化架构重构和AI智能脚手架，实现了70%首页场景的标准化覆盖 + 30%的非标场景的研发提速，开发效率分别提升90%+与40%+。文章详细介绍了楼层模板沉淀、AI辅助代码生成、智能组件复用评估等核心实践，为团队AI工程能力升级提供了可复制的方法论。

  
• 06.19 10:23:30
  发表了文章 2025-06-19 10:23:30

  AI Agent 的工程化被低估了

  本文探讨了AI应用工程化的关键作用与实现路径，将其分为产品工程和技术工程两大部分。产品工程关注用户体验与交互设计，包括需求建模、UI/UX设计、系统提示词优化及反馈闭环构建，确保AI“能用、好用”。技术工程则聚焦系统稳定性与扩展性，涵盖架构模块化、工具调用机制、流量控制、数据管理及可观测性建设，保障AI应用“快、稳、强”。两者协同决定了AI Agent的实用性与规模化潜力，为行业提供了落地参考。

  
• 06.19 10:19:29
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  别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘

  本文介绍如何通过构建基于大语言模型的测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试中数据构造复杂、低效的问题，推动测试效率提升与智能化转型。

  
• 06.19 10:15:31
  发表了文章 2025-06-19 10:15:31

  基于Memory Bank的Cursor长会话记忆内存库理论研究与实践

  本文探讨了Memory Bank在解决大模型长期记忆问题中的应用，特别是在Cursor编程助手中的实践。Memory Bank通过分层存储、动态更新和精准检索机制，有效克服了传统模型在多轮对话中记忆丢失的问题。文章详细介绍了三种工具：Codelf、cursor-memory-bank-rules.md和One-Shot Memory Bank for Cursor的原理、配置及效果评测。其中，cursor-memory-bank-rules.md表现较好，适合项目梳理，但实际开发中的效果仍有待验证。

  
• 06.19 10:04:00
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  一站式智能分析引擎，快速构建企业级数据分析 Agent

  本文介绍了一种基于阿里云实时数仓 Hologres 和百炼大模型服务的智能数据分析解决方案。通过 Function AI 提供的 Serverless 平台，企业可快速构建从多源数据接入到业务洞察的端到端流程。方案支持实时数据分析、湖仓直连加速、智能预处理及按需付费模式，大幅降低运维成本并提升效率。同时，文章详细描述了实践部署步骤，包括专有网络配置、Hologres 实例创建、公共数据集导入及应用部署验证等环节，并提供了资源清理指南与参考链接，确保用户能够顺利实施和管理方案。
• 06.19 10:01:32
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  如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式

  本文探讨了从单一LLM调用到复杂Agent系统的发展历程，重点介绍了OneAgent + MCPs范式。该范式通过结合强大的基础Agent和领域特定的MCP（Microservice Capability Provider）来解决复杂业务需求。文章分析了其在保险科技领域的实践，展示了如何通过Loop框架执行任务，并讨论了当前面临的挑战如to-do质量依赖、状态管理和知识整合深度等问题。同时，提出了包括标准化交互生态、提升系统鲁棒性、优化MCP调用管理及应用强化学习等发展方向。最终展望了这一范式在更多行业落地的潜力，强调了快速搭建领域Agent的重要性，而非追求全知全能的GodAgent模式。

  
• 06.19 09:54:45
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  技术思辨｜AI Coding：经验壁垒正在失效，工具进化重塑编程

  本文探讨AI Coding对传统研发模式的影响，总结5大变化趋势。AI虽降低技术门槛，但专业性并未消失，而是向更高维度转移，如问题定义与批判性思维。高效专注、可复用性及架构设计仍为核心，全栈开发与领域专家角色并存。测试与研发左移减少信息损耗，提升效率。那10%的核心技能包括长程规划、决策制定、创造性解决问题、协作沟通及持续学习能力，是AI时代开发者的关键竞争力。最后强调“老师傅”的经验依然重要，需转变价值体现方式以适应新时代需求。

  
• 06.12 17:17:52
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  RAG技巧与底层代码剖析

  你是否还在用现成框架调包实现RAG？本文带你撕开技术黑箱，仅用numpy等Python基础库构建RAG系统，从零手撕RAG内核！从文本划分、向量化、相似度检索到生成优化，逐行代码解剖检索增强生成的核心逻辑，更深度解析9大实战技巧：从智能分块策略到动态上下文压缩，助你突破回答质量瓶颈。拒绝做调参工具人，这次彻底掌握RAG的底层基因！
• 06.12 16:00:38
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  SQL玩转多模态AI，轻松搞定图片+文本混合搜索

  本文介绍了一种通过原生SQL实现多模态智能检索的破局思路，基于PolarDB创新融合AI智能引擎，解决传统AI检索系统数据迁移冗余和工具链割裂的问题。方案优势包括低门槛AI集成、灵活适配多场景、全链路数据安全及按需付费免运维。文章详细描述了部署资源、应用配置及方案验证步骤，并提供清理资源指南以避免额外费用。适合希望快速构建智能搜索应用的开发者参考实践。
• 06.06 13:52:04
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  Deep Search 如何理解业务仓库代码？

  本文系统地介绍了 Deep Search 和 Deep Research 的概念、与传统 RAG 的区别、当前主流的商业产品与开源方案、在代码领域的应用（如 Deep Search for 仓库问答）以及未来的发展规划。

  
• 06.06 13:47:05
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  MCP Java 开发指南

  MCP Java 开发指南

  
• 06.06 11:22:17
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  AI IDE正式上线！通义灵码开箱即用

  通义灵码AI IDE现已正式上线，用户可免费下载使用。作为AI原生开发环境工具，它深度适配千问3大模型，集成通义灵码插件能力，支持编程智能体、行间建议预测和行间会话等功能。其核心亮点包括：支持最强开源模型千问3，具备MCP工具调用能力；开箱即用的智能编码助手；自带编程智能体模式，端到端完成编码任务；长期记忆、NES行间预测及Inline Chat功能，大幅提升编程效率。目前，通义灵码插件下载量超1500万，生成代码超30亿行，广泛应用于企业开发场景。

  
• 06.06 10:55:31
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  端午出游高定：通义灵码+高德 MCP 10 分钟定制出游攻略

  本文介绍了如何使用通义灵码编程智能体和高德MCP 2.0制作北京端午3天旅行攻略页面。首先需下载通义灵码AI IDE并获取高德申请的key，通过添加MCP服务、生成travel_tips.html文件完成初步攻略制作。用户可自定义页面风格、固定基础功能页面生成，并扩展MCP服务以满足多样化需求。文章还详细描述了开发专属MCP服务的过程，包括借助通义灵码编写代码、部署服务及调用工具，最终实现个性化旅游攻略生成。此外，提供了相关资料和参考链接，方便读者深入了解和实践。
• 06.06 10:48:23
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  200行python代码实现从Bigram模型到LLM

  本文从零基础出发，逐步实现了一个类似GPT的Transformer模型。首先通过Bigram模型生成诗词，接着加入Positional Encoding实现位置信息编码，再引入Single Head Self-Attention机制计算token间的关系，并扩展到Multi-Head Self-Attention以增强表现力。随后添加FeedForward、Block结构、残差连接(Residual Connection)、投影(Projection)、层归一化(Layer Normalization)及Dropout等组件，最终调整超参数完成一个6层、6头、384维度的“0.0155B”模型

  
• 06.06 10:31:31
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  Agent 工程师绕不开的必修课：API 网关 vs API 管理

  本文探讨了“API管理”与“API网关”的起源、发展及差异，二者分别服务于API生命周期的不同阶段。API网关从流量网关演进至AI网关，承担运行时请求控制；API管理则从接口文档化发展到商业化平台，关注全生命周期治理。两者在实际应用中协同工作，通过分层架构和策略联动实现高效运营。未来，随着大模型应用的兴起，AI网关和MCP Server管理将成为新趋势，推动API技术迈入智能化和服务化的新阶段。

  
• 06.06 10:27:17
  发表了文章 2025-06-06 10:27:17

  从零开始200行python代码实现LLM

  本文从零开始用Python实现了一个极简但完整的大语言模型，帮助读者理解LLM的工作原理。首先通过传统方法构建了一个诗词生成器，利用字符间的概率关系递归生成文本。接着引入PyTorch框架，逐步重构代码，实现了一个真正的Bigram模型。文中详细解释了词汇表（tokenizer）、张量（Tensor）、反向传播、梯度下降等关键概念，并展示了如何用Embedding层和线性层搭建模型。最终实现了babyGPT_v1.py，一个能生成类似诗词的简单语言模型。下一篇文章将在此基础上实现自注意力机制和完整的GPT模型。

  
• 06.06 10:19:53
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  一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践

  高德的poi数据来源多种多样，处理流程也多种多样，但因流程相对固定，因此使用了流程化配置简化开发，使用表达式语言保证灵活性。为了加深对平台的理解，并帮助大家对编排有一定的了解，本文会以影响范围的视角去总结当前编排的方案。

  
• 06.05 10:42:53
  发表了文章 2025-06-05 10:42:53

  阿里云消息队列 Kafka 架构及典型应用场景

  阿里云消息队列 Kafka 是一款基于 Apache Kafka 的分布式消息中间件，支持消息发布与订阅模型，满足微服务解耦、大数据处理及实时流数据分析需求。其通过存算分离架构优化成本与性能，提供基础版、标准版和专业版三种 Serverless 版本，分别适用于不同业务场景，最高 SLA 达 99.99%。阿里云 Kafka 还具备弹性扩容、多可用区部署、冷热数据缓存隔离等特性，并支持与 Flink、MaxCompute 等生态工具无缝集成，广泛应用于用户行为分析、数据入库等场景，显著提升数据处理效率与实时性。
• 06.05 10:42:00
  发表了文章 2025-06-05 10:42:00

  Flink CDC + Kafka 加速业务实时化

  Flink CDC 是一种支持流批一体的分布式数据集成工具，通过 YAML 配置实现数据传输过程中的路由与转换操作。它已从单一数据源的 CDC 数据流发展为完整的数据同步解决方案，支持 MySQL、Kafka 等多种数据源和目标端（如 Delta Lake、Iceberg）。其核心功能包括多样化数据输入链路、Schema Evolution、Transform 和 Routing 模块，以及丰富的监控指标。相比传统 SQL 和 DataStream 作业，Flink CDC 提供更灵活的 Schema 变更控制和原始 binlog 同步能力。
• 06.05 10:40:46
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  Serverless 加 AI 让应用开发更简单

  本文介绍了 Serverless 技术在 AI 领域的应用及 FunctionAI 平台的功能与优势。首先探讨了 Serverless 解决的核心问题，包括降低成本和提升效率。接着分析了构建 AI 应用的阻碍因素，如技术积累不足、大模型迭代快及算力资源有限。FunctionAI 平台通过按需模型托管、一键部署、流程式开发工具和灵活组装能力，帮助企业降低试错成本并提高开发效率。平台架构分为四层，涵盖模型层、开发层、服务层和部署层。实际应用场景包括图像生成、外部开发者支持及大流量处理等。最后，通过客户案例展示了平台在弹性扩展与成本优化方面的价值。
• 06.05 10:38:58
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  通义灵码打造企业专属 AI 程序员

  本文介绍了AI辅助编码领域的产品形态与发展趋势，重点分析了通义灵码的功能与优势。作为一款IDE插件，通义灵码经历了三个发展阶段，从行级代码补全到Multi-Agent全流程支持，覆盖个人开发者与企业用户需求。其核心功能包括代码智能辅助、私域知识融合及自定义扩展机制，有效提升了研发效率。此外，文章还展示了通义灵码在智能化工具链建设中的探索，如代码评审智能体，并通过趣味项目演示了AI程序员的多步骤协作能力。
• 06.05 10:36:28
  发表了文章 2025-06-05 10:36:28

  从 Agent 到模型推理：端到端的可观测性实践

  本文探讨了AI领域的最新发展趋势及应用挑战，详细分析了模型、框架与应用场景的进展，并针对如何用好AI、节省资源与确保合规提出了见解。同时，文章深入剖析了AI应用的典型架构，强调实现端到端可观测性的关键步骤，包括全链路追踪与数据平台构建。此外，还介绍了阿里云提供的全栈可观测解决方案，以及Tracing技术的具体实现细节。通过对关键性能指标（如TTFT和TPOT）的监控，优化数据采集与探针性能，解决了Dify等平台的实际问题。最后，阐述了模型质量评估与Token黑洞监控的重要性，并展示了阿里云监控平台的统一观测能力，助力用户全面掌握AI应用表现。

2025年05月

• 05.30 13:20:34
  发表了文章 2025-05-30 13:20:34

  算力引擎如何按下 AI 落地加速键？

  本文探讨了AI时代企业对算力的新需求及应对策略，涵盖高吞吐与实时性、向量数据库挑战、隐私保护与成本控制等关键议题。文章还分析了垂直场景下的算力解决方案，如PolarDB的“Data+AI”理念和身份安全领域的多模态检测系统。同时介绍了英特尔至强六代处理器与阿里云G9i实例的创新实践，并展望了AI未来发展趋势，强调降低门槛、多元算力生态建设及端到端工程化思维的重要性。
• 05.30 13:16:35
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  MCP、MaxFrame与大数据技术全景解析

  本文介绍了 MCP 协议、MaxFrame 分布式计算框架以及大数据基础设施建设的相关内容。MCP（Model Context Protocol）是一种开源协议，旨在解决 AI 大模型与外部数据源及工具的集成问题，被比喻为大模型的“USB 接口”，通过统一交互方式降低开发复杂度。其核心架构包括 Client、Server、Tool 和 Schema 四个关键概念，并在百炼平台中得到实践应用。MaxFrame 是基于 Python 的高性能分布式计算引擎，支持多模态数据处理与 AI 集成，结合 MaxCompute 提供端到端的数据处理能力。
• 05.29 17:59:20
  发表了文章 2025-05-29 17:59:20

  大模型微调知识与实践分享

  本文详细介绍了大型语言模型（LLM）的结构、参数量、显存占用、存储需求以及微调过程中的关键技术点，包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。

  
• 05.29 17:53:56
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  Spring AI 实战｜Spring AI入门之DeepSeek调用

  本文介绍了Spring AI框架如何帮助Java开发者轻松集成和使用大模型API。文章从Spring AI的初探开始，探讨了其核心能力及应用场景，包括手动与自动发起请求、流式响应实现打字机效果，以及兼容不同AI服务（如DeepSeek、通义千问）的方法。同时，还详细讲解了如何在生产环境中添加监控以优化性能和成本管理。通过Spring AI，开发者可以简化大模型调用流程，降低复杂度，为企业智能应用开发提供强大支持。最后，文章展望了Spring AI在未来AI时代的重要作用，鼓励开发者积极拥抱这一技术变革。

  
• 05.29 17:49:48
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  什么！我把SQL编辑器装进了大模型？

  本文旨在通过约束解码技术，赋予大型语言模型在生成SQL等结构化内容时更高的准确性、可控性与可解释性，从而满足企业级场景对“精准生成”的严苛要求。

  
• 05.29 16:54:03
  发表了文章 2025-05-29 16:54:03

  MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择

  本文深入探讨了Model Context Protocol (MCP) 在企业级环境中的部署与管理挑战，详细解析了五种主流MCP架构模式（直连远程、代理连接远程、直连本地、本地代理连接本地、混合模式）的优缺点及适用场景，并结合Nacos服务治理框架，提供了实用的企业级MCP部署指南。通过Nacos MCP Router，实现MCP服务的统一管理和智能路由，助力金融、互联网、制造等行业根据数据安全、性能需求和扩展性要求选择合适架构。文章还展望了MCP在企业落地的关键方向，包括中心化注册、软件供应链控制和安全访问等完整解决方案。

  
• 05.29 16:49:10
  发表了文章 2025-05-29 16:49:10

  Multi-Agent 的灵活编排之路

  本文探讨了Copilot 3.0架构中规划模块结合DeepSeek R1强化学习（GRPO）的实践，重点分析多智能体架构下大模型如何灵活调度多个智能体解决实际问题。文章从背景、问题分析、Planning角色、难点、效果对比到解决方案进行了深入讲解，并通过实验现象展示了有无思考过程对模型性能的影响。结果显示，GRPO训练后推理长度显著降低，准确率提升7.4个百分点，同时解决了复杂问题与简单问题处理间的平衡问题。

  
• 05.29 16:41:56
  发表了文章 2025-05-29 16:41:56

  管理和调度Dify工作流

  Dify是一款开源的大模型应用开发平台，支持通过可视化界面快速构建AI Agent和工作流。然而，Dify本身缺乏定时调度与监控报警功能，且执行记录过多可能影响性能。为解决这些问题，可采用Dify Schedule或XXL-JOB集成Dify工作流。Dify Schedule基于GitHub Actions实现定时调度，但仅支持公网部署、调度延时较大且配置复杂。相比之下，XXL-JOB提供秒级调度、内网安全防护、限流控制及企业级报警等优势，更适合大规模、高精度的调度需求。两者对比显示，XXL-JOB在功能性和易用性上更具竞争力。

  
• 05.29 16:26:49
  发表了文章 2025-05-29 16:26:49

  MCP进阶：一键批量搞定MCP工具部署

  本文介绍了一种基于阿里云计算巢的一站式MCP工具解决方案，解决了传统MCP工具集成中的效率低下、调用方式割裂和动态管理困难等问题。方案通过标准化协议实现多MCP工具批量部署，提高云资源利用率，并支持OpenAPI与MCP双通道调用，使主流AI助手如Dify、Cherry Studio等无缝接入。内容涵盖背景、原理剖析、部署使用实战及问题排查，最后强调MCP协议作为“通用语言”连接数字与物理世界的重要性。

  
• 05.26 18:21:15
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  阿里云MongoDB 8.0最新发布

  MongoDB 8.0 在性能优化、工作负载管理、数据库扩展、安全性增强及向量搜索能力等方面实现了多项突破。新版本大幅提升主从复制效率，降低延迟，并支持灵活的分片迁移与在线重分片。同时，新增 query shape 和持久化索引过滤器功能，帮助用户精细化管理高并发场景。此外，社区版引入全文与向量搜索，助力 AI 应用开发。阿里云作为国内首家支持 MongoDB 8.0 的厂商，提供高可用、弹性扩展和智能运维等云原生特性，满足多样化业务需求。
• 05.22 14:45:42
  发表了文章 2025-05-22 14:45:42

  自媒体创作场景实践｜通义千问3 + MCP=一切皆有可能

  本文介绍了通过MCP（Model Context Protocol）结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型，配合ComfyUI生成图像，并通过小红书等社交媒体发布内容，展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server，完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。 方案优势在于高可扩展性和易用性，但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战，推动MCP在更多领域落地。

  
• 05.22 14:38:53
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  多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP

  本文介绍了MCP（Model Context Protocol）与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源，类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构，包括Host、Client和Server三个核心组件，并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型，采用混合专家架构，具备235B参数但仅需激活22B，支持快速与深度思考模式，多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程，以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。

  
• 05.22 14:29:39
  发表了文章 2025-05-22 14:29:39

  MCP客户端调用看这一篇就够了（Java版）

  本文详细介绍了MCP（Model Context Protocol）客户端的开发方法，包括在没有MCP时的痛点、MCP的作用以及如何通过Spring-AI框架和原生SDK调用MCP服务。文章首先分析了MCP协议的必要性，接着分别讲解了Spring-AI框架和自研SDK的使用方式，涵盖配置LLM接口、工具注入、动态封装工具等步骤，并提供了代码示例。此外，还记录了开发过程中遇到的问题及解决办法，如版本冲突、服务连接超时等。最后，文章探讨了框架与原生SDK的选择，认为框架适合快速构建应用，而原生SDK更适合平台级开发，强调了两者结合使用的价值。