3个月，200家客户，和大家聊聊企业AI应用（AI Agent）的落地实践
开篇4月初，我向大家展示了我们在基于MCP范式构建新一代AI应用架构的整体思路，这段时间我们团队也交流了很多客户，也和很多内部团队的同学有过交流，大家也都认可整体的思路，但核心还是围绕着网关在构建，站
阅读全文如何让AI帮你做前端自动化测试？我们这样落地了
阿里妹导读本文介绍了一个基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障中的工程化实践。引言随着AI大模型技术的快速发展并在各行业/场景下的爆发式应用，如何利用AI技术提高测试效率也成为了热门话题。具体到
阅读全文用 AI + 高德地图 MCP，3 小时做出杭州美食地图
阿里妹导读本文记录了一次从灵光一现到快速落地的 AI + 地图服务实践，通过结合 Cursor 与高德 MCP 地图服务平台，作者仅用几个小时就实现了一个可交互、可筛选、可推荐的杭州美食地图应用。最近
阅读全文Agent 框架协议“三部曲”：MCP、A2A、AG-UI
近期关注AI行业动态的人士应该能观察到一个趋势，基础模型训练领域正日益呈现出寡头垄断的特征，而AI应用创新的前景和空间依然开阔，令人兴奋的AI应用层出不穷。一个完整的AI应用系统中常常包括三个主要角色
阅读全文万字综述，讲一讲这两年大模型这整个领域到底发展了哪些方面
阿里妹导读本文深入探讨了自2023年GPT-4发布以来，大型语言模型（LLM）领域的发展趋势及其技术演进路径。一、2023年的GPT-4开始唯参数规模论时代的终结1.1 2023年基线：GPT-4范式
阅读全文⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
阿里妹导读本文基于一个公共云大客户的实际项目案例，探讨了如何通过AI大模型结合机器学习算法，构建一套智能化的投资预算预测与分配系统。背景公共云某大客户主营出海的投资业务，分析师以获取最大收益为目标，对
阅读全文如何让 AI 成为你的编程搭档？一次真实重构告诉你答案
引言综述效率提升一直是开发者的不懈追求。大语言模型被世人熟知以来，AI编程逐步进入人们的视野。从代码垂域模型到与IDE的工程应用结合，从GitHub Copilot到Cursor，AI对研发流程的渗透
阅读全文workflow is all you need？探讨乐高式流程编排能否实现任意Multi-Agent模式
阿里集团安全部正在积极探索如何打造由多智能体组成的虚拟网络安全专家，以在工作中发挥创造性的积极作用。作为算法团队的一员，首先需要调研多种不同的MAS（多智能体系统）的协作方式，并验证其能否快速实现。在
阅读全文如何构建和调优高可用性的Agent？浅谈阿里云服务领域Agent构建的方法论
背景近一年多的时间，我一直在和Agent打交道，中间也产出了多篇Agent相关的思考文章， 从最早在阿里云客服机器人中引入Agent能力的实践文《阿里云服务领域Agent智能体：从概念到落地的思考、设
阅读全文学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
阿里妹导读本文旨在为尚不了解 MCP 的同学介绍什么是 MCP 以及 MCP 可以做什么，并非手把手教学。作为一名互联网从业者，相信大家的工作和生活或多或少都和 AI 产生了关联。无论是工作中用到的研
阅读全文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
阅读全文代码怎么才能跑的更快
概述在写代码的时候我们都会碰到代码运行很慢的问题，代码的算力占用过高会直接导致项目难以落地，尤其是在端侧设备计算资源和内存资源都非常有限的情况下。如果计算资源相对充裕，我们开一个O3让编译器去优化，通
阅读全文如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
Manus 交付(Deliver) 业务需求其实是一种新的单领域 Agent 开发范式，让我们从最简单的 LLM 调用讲起。Agent 发展简史1. 单一 LLM 调用最开始将 LLM 当做一个好用的
阅读全文用Cursor开启JAVA+AI生涯
Cursor 是基于VS Code开发的一款编辑器，支持多种语言的开发编辑。与传统的开发工具相比，它有多种优势：与AI无缝集成，响应速度快，占用内存小。但很多同学在"起步"过程中遇到了一点点问题，导致
阅读全文从browser-use 出发，品 Agent 实现
背景本篇的出现是自己最近一段时间在agent上的一个学习总结，希望自己能够以一个工程的视角去理解一个agent的产品是怎么run起来，并给出了自己学习和理解的过程。个人对LLM的理解有下面几个阶段：【
阅读全文聊聊AI应用架构演进
本文通过一条AI应用架构演进的路线（图来自《AI Engineering》），来描述和记录每一次演进增加的架构内容以及概述涉及到的相关技术，从而帮助自己以及有需要的同学按照一定的脉络整理LLM和AI应
阅读全文基于 Spring AI 的 MCP 客户端/服务端架构指南
背景随着人工智能技术的爆发式增长，企业级应用对AI大模型的分析、推理、生成等能力需求日益迫切。然而，传统模型面临“数据孤岛”困境：大量关键业务数据分散在本地系统、专有数据库或第三方服务中，难以通过简单
阅读全文RAG技巧与底层代码剖析
导读【用Python基础库从零手撕RAG内核】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
阅读全文Deep Search 如何理解业务仓库代码？
阿里妹导读本文系统地介绍了 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
阅读全文从零开始200行python代码实现LLM
前言大语言模型（LLM）很火，讨论的文章铺天盖地，但对于没有机器学习背景的人来说，看多了只是粗浅了解了一堆概念，疑惑只增不减。本文尝试从零开始，用python实现一个极简但完整的大语言模型，在过程中把
阅读全文大模型微调知识与实践分享
阿里妹导读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。一、微调相关知识介绍1.1. 认识大模型
阅读全文什么！我把SQL编辑器装进了大模型？
阿里妹导读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。引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理和代码
阅读全文Multi-Agent 的灵活编排之路
本文从 Copilot 3.0 架构中的规划（Planning）模块出发，结合 DeepSeek R1 的强化学习（GRPO）训练实践，深入探讨在多智能体（Multi-Agent）架构下，大模型如何灵
阅读全文一文带你 "看见" MCP 的过程，彻底理解 MCP 的概念
一、前言说实话，当我看到使用 MCP 服务还需要手动复制粘贴 JSON 的时候，包括现在很多 MCP 服务只有工具，没有资源和提示时，我认为 MCP 还不太成熟。随着今年“智能体”的大爆发，使用工具的
阅读全文如何让 Agent 规划调用工具
阿里妹导读本文主要从规划的重要性、工具设计的作用、优化实践、适用场景几个方面讲述在构建多工具智能体（Agent）系统时，通过引入结构化的“思考与规划”工具和合理的提示工程，能够显著提升模型解决问题的效
阅读全文MCP客户端调用看这一篇就够了（Java版）
如果没有MCPMCP协议的初衷是希望能将大模型的工具调用来做统一，对于 MCP 的原理介绍的文章已经随处可见，相信大家都有自己的见解，这里简单介绍一些没有MCP之前的痛点问题，帮助大家理解为何需要MC
阅读全文自媒体创作场景实践｜通义千问3 + MCP=一切皆有可能
前言本方案接入了最新开源的Qwen3-235B-A22B模型，在以往的MCP文章中，我们介绍了MCP的概念原理，今天这篇文章将结合实际场景，从用户角度出发，思考MCP在未来AI场景中更深度的用途和作用
阅读全文MCP for 可观测2.0，6个让MCP开发更高效的小妙招
阿里妹导读可观测近年来已经成为一个关键概念，它不仅仅局限于监控，还包括了日志记录、指标收集、分布式追踪等技术手段，旨在帮助团队更好地理解系统运行状况、快速定位问题以及优化性能。可观测2.0融合 MCP
阅读全文加一个JVM参数，让系统可用率从95%提高到99.995%
阿里妹导读针对某个高并发系统不稳定问题，本文首先定位根因为系统内存索引切换时 GC 压力大导致。围绕此问题，基于让索引尽早晋升到老年代、让索引直接分配到老年代、加速索引复制、升级 GC 等思路做了持续
阅读全文日志采集效能跃迁：iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级
阿里妹导读LoongCollector 在日志场景中实现了全面的重磅升级，从功能、性能、稳定性等各个方面均进行了深度优化和提升，本文我们将对 LoongCollector 的升级进行详细介绍。iLog
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