LlamaIndex 深度实战：用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
读者导航大家好！这篇文章兼顾了 RAG 的科普与 LlamaIndex 的实战。无论你处在哪个阶段，都能找到适合自己的阅读路径：1. 如果你是 RAG 或 AI 新手（👋 欢迎！）建议从第一部分：原理
阅读全文SpecKit 在成熟 Java 项目中的 AI 编码实践
背景初次尝试 AI Code + SpecKit，过程中被其能力所震撼。本文将总结一些实践经验，与大家共同学习探讨。当前 vibe coding 正如火如荼，尤其适用于单兵作战时对新场景的快速验证与实
阅读全文基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
一、项目背景概述当前，企业数字化转型进入深水区，业务系统的复杂性呈指数级增长。微服务、容器化、云原生架构成为主流，这虽然带来了敏捷性和弹性，但也让系统内部的依赖关系变得空前复杂。一个简单的用户请求可能
阅读全文MCP 网关实战：基于 Higress + Nacos 的零代码工具扩展方案
阿里妹导读本文介绍一种基于开源 Higress 与 Nacos 的私有化 MCP 智能体网关架构，实现工具动态注册、Prompt 实时更新、多租户安全隔离，并支持在无外网、无 Helm 的生产环境中一
阅读全文AICoding实践：从Prd到代码生成
阿里妹导读本文探讨了在AI技术推动软件工程范式变革的新阶段，如何通过构建增强型AI编程系统（codefuse）实现从需求到代码的端到端自动生成。一、业务背景在AI技术重构软件工程范式的新阶段，大模型技
阅读全文让跨境电商“懂文化”：AI内容生成在全球民族特色品类中的实践
阿里妹导读本文提出并落地了一套基于大模型与民族文化知识库的民族品类智能识别与匹配方案，旨在解决跨境电商平台在服务穆斯林、印度裔等特定民族群体时面临的“供需错配”难题。一、概述跨境电商平台想要精准服务穆
阅读全文让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
大模型和算力的快速发展，促进了很多行业的变革，即使目前AI仍然处于“自主行动”的初级阶段，即“辅助人”的阶段，其巨大的潜力和演进路径却是相对明确的。客服领域，作为最早使用“智能能力”的领域，也随着LL
阅读全文仅凭几张图片，我们是如何让 AI 自动生成 70% 可用前端代码的？
阿里妹导读本文系统总结了在仅有 UI 图片、无设计稿和交互说明的情况下，如何通过 AI 技术实现高质量前端代码自动生成。一、需求图片开局一张图需求，前端先行！对于一个仅提供几张图片没有任何Sketch
阅读全文Java 正式进入 Agentic AI 时代：Spring AI Alibaba 1.1 发布背后的技术演进
前两天 Java Agent 生态迎来重大发布，Spring AI 发布 1.1.0 GA 正式版本，紧接着，Spring AI Alibaba 1.1 版本正式发布。1.1 版本是在总结 1.0 版
阅读全文大厂CIO独家分享：AI如何重塑开发者未来十年
阿里妹导读在 AI 时代，若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘，或者仅凭技术贡献率来评判价值，执着于业务提效的比例而忽略产研价值，你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。AI 时代，技术人如何自
阅读全文一个销售数据分析机器人的诞生：看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环
背景与挑战Dify 作为一款低代码 AI 应用开发平台，凭借其直观的可视化工作流编排能力，极大降低了大模型应用的开发门槛。然而，在实际企业级落地过程中，我们发现其原生能力仍存在两个关键瓶颈：代码执行能
阅读全文文章“找茬”神器——媒体行业AI智能校对方案
一、背景年初DeepSeek大模型火爆以后，各行各业都在加速建设AI相关的场景，媒体行业无疑是大模型场景适配较好的一个行业。大模型凭借强大的内容生成能力，可以深度渗透内容生产的全链路环节，从热点事件的
阅读全文为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
在人工智能领域，特别是大语言模型（LLM）的应用中，尽管模型在许多任务上表现出色，但在处理复杂任务时仍存在明显局限性。大型语言模型在处理需要多步骤推理、实时信息获取和动态决策的任务时，常常面临以下挑战
阅读全文Agentic 应用时代，Dify 全链路可观测最佳实践
阿里妹导读本文讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发中面临的可观测性挑战，从开发者与运维方双重视角出发，系统分析了当前 Dify 可观测能力的现状、局限与改进方向。前言Dify 是时下热门的
阅读全文打通出行最后一公里｜高德面向地铁场景的多模态智能图文引导系统
一、背景你是不是也有过刚刷完进站闸机，抬头十几条指示牌，一脸懵；换乘只隔一条站台 最后走到腿软还绕回原点；地铁口连商场没指路牌，硬生生逛成“买单人流”。面对日益多样化的用户场景和亟待提升的用户体验指标
阅读全文从 yield 到 await：Python 协程的进化史
引言今天我们习以为常的 async/await，是 Python 异步编程的标准范式。但很少有人意识到，这个简洁优雅的语言结构并非凭空而来。它是一段跨越二十年的技术演进成果——从最原始的生成器（gen
阅读全文从代码生成到自主决策：打造一个Coding驱动的“自我编程”Agent
作者｜残风、栀七、荀易、辉酱在探索 LLM 应用的过程中，LLM作为 Agent 的"大脑"有着无限可能。其中，"代码编写"已经成为了少数几个成功大规模落地的场景之一，这让我们不禁想到：既然 LLM
阅读全文为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
项目组｜饿了么DIC算法与搜推算法团队引言推荐系统作为互联网时代连接用户与信息的核心技术，正在经历从传统协同过滤向多模态智能推荐的重要变革。随着深度学习技术的快速发展，特别是大语言模型和多模态预训练技
阅读全文代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
零、一句话概括借助 Aone Copilot Agent，通过精心设计的 prompt 指导 AI 进行测试用例的自动化生成和代码修改。从实践来看，AI 代码采纳率约 50%，要获得更好效果需要持续优
阅读全文重构一个类，JVM竟省下2.9G内存？
一、优化效果仅重构一个类，JVM 堆内存直降 2994MB（≈3GB）——从 3205MB 降至 211MB，新结构内存占用仅为老方案的 6.5%。这不是压测数据，也不是理论推演，而是生产环境双写验证
阅读全文AI时代，我们为何重写规则引擎？—— QLExpress4 重构之路
阿里妹导读AI时代下，规则引擎的需求反而更旺盛。QLExpress4 通过全面重构，在性能、可观测性和AI友好性上大幅提升。“都AI时代了，你们这些人怎么还在研究规则引擎？” 无聊时朋友调侃道。QLE
阅读全文TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
一个完全用Java实现的全栈式轻量级AI框架，TinyAI IS ALL YOU NEED。写在最前面十一期间，用Qoder体验了一把vibe-coding，喝喝茶动动嘴，将两年前的开源项目（从零构建
阅读全文Midscene.js 实战与源码剖析：如何重塑 UI 自动化
阿里妹导读本文系统性地介绍了 Midscene.js —— 一款基于 AI 的下一代 UI 自动化工具，深入剖析其设计动机、核心架构、工作原理及源码实现，同时结合业务场景落地过程，分享一些问题总结及落
阅读全文ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
引言最近在做智能解决方案系统时，我遇到了一个关键问题：如何让AI在复杂任务中既保持推理能力，又能有效执行行动？传统AI系统往往要么只能基于训练数据推理，要么只能执行固定流程，缺乏动态决策能力。ReAc
阅读全文如何让Agent更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
背景今年我们团队重点投入在“云小二 Aivis”项目中。云小二 Aivis 是阿里云服务领域的数字员工，它标志着我们从传统的智能辅助客服，迈向了更端到端 Multi-Agent 的数字员工能力的全新阶
阅读全文让Agent系统更聪明之前，先让它能被信任
阿里妹导读当我们将所有希望寄托于大模型的「智能」时，却忘记了智能的不确定性必须以工程的确定性为支撑。一个无法复现、无法调试、无法观测的智能，更像是一场精彩但失控的魔法，而非我们真正需要的、可靠的生产力
阅读全文在性能优化时，如何避免盲人摸象
盲人摸象最早出自于《大般涅槃经》，讲述一群盲人触摸大象的不同部位，由于每人触及部位不同，却各自认为自己摸到的才是大象的全部，并为此争吵。比喻对事物了解不全面，以偏概全。过去一年，一直在想一个问题，平时
阅读全文基于Spring AI Alibaba 的 DeepResearch 架构与实践
本文作者：Spring AI Alibaba 社区贡献者一、引言与概述我们基于 SpringAI Alibaba Graph 构建了一套 Java 版本的 DeepResearch 系统，实现了从信息
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阿里妹导读本文系统阐述了在AI辅助编程快速发展的背景下，如何构建一套科学、可落地的研发效率量化指标体系。一、前言随着AI技术的快速发展，AI辅助编程已成为提升研发效率的重要手段，也是不可逆转的编码新方
阅读全文浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
引言随着 AI Agent 的快速发展，一个新的名词「上下文工程」进入大家的视野，很多人会好奇它与「提示词工程」有什么区别，是又在造新的概念吗？我们今天就来聊聊，究竟什么是「上下文工程」，以及它是如何
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