构建AI智能体：五十三、反应式应急+深思式优化：反应速度与规划智慧的平衡
智能体系统设计的混合架构研究 本文探讨了智能体系统的两种基本范式及其融合架构。反应式智能体采用"感知-行动"模式，具有响应速度快、资源消耗低的特点，适用于紧急场景；深思熟虑智能体采用"感知-推理-行动"模式，具备复杂问题求解能力，但计算成本高。研究表明，最先进的解决方案是分层混合架构：底层反应层处理紧急任务，上层深思层负责战略规划，二者通过动态交互机制协作。这种架构在扫地机器人等应用场景中展现出显著优势，既能快速应对突发情况，又能执行长期规划任务。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
SAPO提出一种稳定高效的大语言模型强化学习方法，通过平滑门控替代硬剪切，解决GRPO/GSPO梯度丢失与不稳定问题。其连续信任域、序列级一致性及token级自适应设计，显著提升训练稳定性与样本效率，适用于dense/MoE模型，在数学、代码、逻辑等多任务上表现优越。
一个帮运营写产品详情页的AI指令
分享一套实用的电商详情页AI生成指令模板，涵盖标题、卖点、场景、参数、保障等核心模块，帮助运营、产品经理等快速产出80分初稿，大幅提升效率。适配主流AI工具，结合人工优化，轻松应对多平台需求。
【MCP教程系列】如何自己打包MCP服务并部署到阿里云百炼上
本文章以阿里云百炼的工作流为例，介绍如何将其封装为MCP服务并部署到平台。主要步骤包括：1）使用Node.js和TypeScript搭建MCP服务；2）将项目打包并发布至npm官方平台；3）在阿里云百炼平台创建自定义MCP服务；4）将服务添加到智能体中进行测试。通过这些步骤，您可以轻松实现工作流的MCP化，并在智能体中调用自定义服务。
魔笔 AI Chat Builder：让 AI 对话秒变可交互界面
在 AI 应用高速发展的今天，开发者不仅要懂模型和接口，还要解决交互设计、功能集成、发布运维等“最后一公里”问题。
魔笔 AI Chat Builder 的使命，就是以 低门槛 + 高效率 帮助 开发者与非技术人员 在极短时间内构建、发布并运行专业 AI 应用，让 AI 真正快速落地业务。
构建AI智能体：二十三、RAG超越语义搜索：如何用Rerank模型实现检索精度的大幅提升
本文介绍了重排序(Rerank)技术在检索增强生成(RAG)系统中的应用。Rerank作为初始检索和最终生成之间的关键环节，通过交叉编码器对初步检索结果进行精细化排序，筛选出最相关的少量文档提供给大语言模型。相比Embedding模型，Rerank能更精准理解查询-文档的语义关系，显著提高答案质量，降低Token消耗。文章详细比较了BGE-Rerank和CohereRerank等主流模型，并通过代码示例展示了Rerank在解决歧义查询(如区分苹果公司和水果)上的优势。
