JManus 是一个以 Java 为核心、完全开源的 OpenManus 实现，隶属于 Spring AI Alibaba 项目。它旨在让 Java 程序员更便捷地使用 AI 技术，支持多 Agent 框架、网页配置 Agent、MCP 协议和 PLAN-ACT 模式。项目在 GitHub 上已获近 3k star，可集成多个大模型如 Claude 3.5 和 Qwen3。开发者可通过 IDE 或 Maven 快速运行项目，体验智能问答与工具调用功能。欢迎参与开源共建，推动通用 AI Agent 框架发展。
本文主要介绍了解析云原生 AI 所遇到的技术挑战和应对方案，随后介绍云原生 AI 领域的关键技术与架构细节，最后分享我们在 ACK 的相关经验及工程实践。
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大，很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档，但最终却流于纸面，难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢？对此，云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享，本文是他经验的文字总结。
大型语言模型（Large language models,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型，本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
本文从一个通用的客户问题出发，描述了一个问题如何从前置排查到使用AI Profiling进行详细的排查，最后到问题定位与解决、业务执行过程的分析，从而展现一个从黑箱到透明的精细化的剖析过程。
本文主要介绍了云原生安全的现状以及企业应用在云原生化转型中面临的主要安全挑战以及相对成熟的一部分安全体系方法论，深度解析企业云原生 DevSecOps 体系构建。
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利，但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单，在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性，对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
