Anthropic推出Agent Skills协议，通过模块化技能封装提升大模型智能体的专业能力。ModelScope开源项目MS-Agent已实现该协议，支持技能的动态加载、自主执行与安全沙箱运行，推动智能体能力的可组合与可扩展发展。
利用阿里云丰富云网络产品，提供完整的SDWAN企业分支互联/企业上云解决方案。本次SDWAN解决方案部署指导场景以解决企业大陆分支机构、亚太IDC及云上VPC构建企业办公组网为例。意在指导客户在项目部署实施阶段可参考本文自助完成业务上线的搭建。本文内容已经对外披露。
本文介绍了从零开始搭建自己的NextCloud个人云盘，包括场景介绍、目标读者、环境准备、操作步骤和方案验证5大方面。
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术的成熟，推荐系统开始从单纯依赖用户行为ID特征转向充分利用商品图像、文本描述等丰富内容信息的新范式。
本文介绍了一种基于LLM的“自我编程”Agent系统，通过代码驱动实现复杂逻辑。该Agent以Python为执行引擎，结合Py4j实现Java与Python交互，支持多工具调用、记忆分层与上下文工程，具备感知、认知、表达、自我评估等能力模块，目标是打造可进化的“1.5线”智能助手。
借助Aone Copilot Agent，通过标准化Prompt指导AI生成单元测试代码，实现50%代码采纳率，显著提升测试效率与质量，推动团队智能化研发转型。
