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本文深入解析MCP（模型上下文协议），手把手教你从零实现MCP Server，剖析其基于SSE与JSON-RPC 2.0的核心机制，助你彻底掌握Agent与工具间通信的标准化方案。
本文深入浅出地讲解了RAG（检索增强生成）原理与LlamaIndex实战，通过《长安的荔枝》案例，从AI如何“读书”讲起，详解三大关键参数（chunk_size、top_k、overlap）对问答效果的影响，并结合真实实验展示不同配置下的回答质量差异。内容兼顾新手引导与进阶优化，帮助读者快速构建高效的文档问答系统。
本文探索AI Code与SpecKit在Java应用中的实践，结合规格驱动开发（SDD）与测试驱动开发（TDD），通过定义原则、需求规格化、技术方案设计等步骤，实现风格统一、可追溯的AI辅助编码。分享选型考量、执行流程及问题优化，总结经验并沉淀为应用级知识资产，提升研发效率与代码规范性。（239字）
本项目基于Dify平台构建多智能体协作的AIOps故障诊断系统，融合指标、日志、链路等多源数据，通过ReAct模式实现自动化根因分析（RCA），结合MCP工具调用与分层工作流，在钉钉/企业微信中以交互式报告辅助运维，显著降低MTTD/MTTR。
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。
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。
大模型推动客服智能化演进，从规则引擎到RAG，再到AI原生智能体。通过构建“评估-诊断-优化”闭环的运营Agent，实现对话效果自动化评测与持续优化，显著提升服务质量和效率。
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。
Spring AI Alibaba 1.1 正式发布，提供极简方式构建企业级AI智能体。基于ReactAgent核心，支持多智能体协作、上下文工程与生产级管控，助力开发者快速打造可靠、可扩展的智能应用。
阿里云推出IO一键诊断功能，智能识别IO延迟高、流量异常等问题，通过动态阈值与多指标关联分析，实现秒级异常发现与根因定位，提升云环境存储性能问题解决效率。
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。
本文深入探讨了企业数据迁移的核心价值与复杂挑战，重点分析了离线大数据平台在物理传输、系统耦合与数据校验三方面的难题。文章系统阐述了存储格式、表格式、计算引擎等关键技术原理，并结合LHM等工具介绍了自动化迁移的实践演进，展望了未来智能化、闭环化的数据流动方向。
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。
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，从热点事件的智能抓取、新闻稿件的快速生成，文章智能校对、个性化润色，大模型几乎可以重构传统内容生产流程。
ReAct与Reflexion是提升大语言模型处理复杂任务的关键框架。ReAct通过“推理+行动”循环，结合外部工具解决事实幻觉、信息滞后等问题；Reflexion在此基础上引入自我反思与评估机制，实现从错误中学习的闭环优化。二者结合显著增强了模型的规划、决策与自适应能力，推动AI在问答、编程、智能助手等领域的深度应用。
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
Python协程历经二十年演进，从生成器yield起步，经社区补丁如@wrappertask实践验证，最终在async/await语法中实现语言级支持，完成异步编程的标准化转型。
通过重构核心类，将 `HashMap<Long, HashSet<String>>` 优化为 `Long2ObjectOpenHashMap<int[]>`，结合数据分布特征与紧凑存储，JVM 堆内存从 3.13GB 降至 211MB，降幅达 94%，验证了高效数据结构在海量场景下的巨大价值。
AI系统因不确定性需重构评估体系，评估工程正从人工经验走向自动化。通过LLM-as-a-Judge、奖励模型与云监控2.0等技术，实现对Agent输出的可量化、可追溯、闭环优化的全周期评估，构建AI质量护城河。（238字）
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。
一个完全用Java实现的全栈式轻量级AI框架，TinyAI IS ALL YOU NEED。
阿里云“云小二Aivis”项目聚焦Multi-Agent数字员工构建，分享十大Agent优化经验：从清晰预期、上下文精准投喂到记忆管理与HITL实践，助力提升Agent稳定性与智能化水平。
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
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。
基于SpringAI Alibaba Graph构建的Java版DeepResearch系统，实现信息搜集、分析到结构化报告生成的全自动流程。支持多轮推理、RAG检索、MCP扩展、可观测性及可溯源输出，集成主流搜索工具与多种数据源，具备高可扩展性与企业级应用能力。
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。本文尝试从系统工程的视角剖析 Agent 系统在可运行、可复现与可进化三个层次上不断升级的问题以及复杂度。进一步认识到：框架/平台让 Agent 「好搭」但没有让它「好用」，真正的复杂性，从未被消除，只是被推迟。
阿里云CIO蒋林泉与钛媒体刘湘明在云栖大会畅谈AI落地实践，分享企业AI推进的“五段论”、CIO角色进化、场景选择与战略制定。强调AI需扎根语言类、重复性高、有业务压力的场景，提出“樱桃蛋糕”模型：AI是樱桃，成熟系统是蛋糕坯。呼吁CIO躬身入局，通过认证拉齐认知，以行动破除焦虑，推动AI真正落地。
AI Agent的规划能力需权衡自主与人工。阿里云RDS AI助手实践表明：开放场景可由大模型自主规划，高频垂直场景则宜采用人工SOP驱动，结合案例库与混合架构，实现稳定、可解释的企业级应用，推动AI从“能聊”走向“能用”。
本文系统阐述了天猫技术团队在AI赋能测试领域的深度实践与探索，讲述了智能测试用例生成的落地路径。
在蚂蚁国际信贷业务系统建设过程中，技术团队始终面临双重考验：一方面需应对日益加速的需求迭代周期，满足严苛的代码质量规范与金融安全合规要求；另一方面，跨地域研发团队的协同效率与代码标准统一性，在传统开发模式下逐渐显现瓶颈。为突破效率制约、提升交付质量，我们积极探索人工智能辅助代码生成技术（AI Coding）的应用实践。本文基于蚂蚁国际信贷技术团队近期的实际项目经验，梳理AI辅助开发在金融级系统快速迭代场景中的实施要点并分享阶段性实践心得。
本文介绍基于Qwen3-Coder、RAG与Iflow在C3级代码仓库落地LLM代码评审的实践，实现AI辅助人工评审。通过CI流水线自动触发，结合私域知识库与生产代码同仓管理，已成功拦截数十次高危缺陷，显著提升评审效率与质量，具备向各类代码门禁平台复用推广的价值。（239字）
PolarDB-X v2.4.2发布，新增开源Proxy组件与客户端驱动，支持读写分离、无感高可用切换及DDL在线变更，兼容MySQL生态，提升千亿级大表运维稳定性。
本文介绍联调造数场景下的AI应用演进：从单Agent模式到多Agent协同的架构升级。针对复杂指令执行不准、响应慢等问题，通过意图识别、工具引擎、推理执行等多Agent分工协作，结合工程化手段提升准确性与效率，并分享了关键设计思路与实践心得。
本文面向对 AI Coding 感兴趣的朋友介绍 Claude Code。通过此次分享，可以让没有体验过的快速体验，体验过的稍微理解其原理，以便后续更好地使用。
天猫技术质量团队探索AI在测试全流程的落地应用，覆盖需求解析、用例生成、数据构造、执行验证等核心环节。通过AI+自然语言驱动，实现测试自动化、可溯化与可管理化，在用例生成、数据构造和执行校验中显著提效，推动测试体系从人工迈向AI全流程自动化，提升效率40%以上，用例覆盖超70%，并构建行业级知识资产沉淀平台。
本文介绍如何利用Qoder、阿里云ADB Supabase和通义千问图像编辑模型，快速搭建AI手办生图Flutter应用。无需传统后端，实现从前端生成到数据存储、AI服务集成的全链路敏捷开发，展现Vibe Coding的高效实践。
基于Spring AI Alibaba框架，可构建自主运行的AI Agent，突破传统Chat模式限制，支持定时任务、事件响应与人工协同，实现数据采集、分析到决策的自动化闭环，提升企业智能化效率。
从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
本项目构建AI驱动的研发提效系统，通过Qwen Coder与MCP工具链协同，实现跨境支付渠道接入的自动化闭环。采用多智能体协作模式，结合结构化Prompt、任务拆解、流程管控与安全约束，显著提升研发效率与交付质量，探索大模型在复杂业务场景下的高采纳率编码实践。
Qoder是阿里巴巴推出的Agentic编程平台，致力于引领AI编程新范式。它通过Spec驱动开发、云端沙箱与智能体协同，支持代码自动生成、Repo Wiki文档反推及异步任务委派，提升研发效率1-10倍，推动软件研发进入智能化、自动化新时代。
我们是阿里云公共云 AI 汽车行业大模型技术团队，致力于通过专业的全栈 AI 技术推动 AI 的落地应用。
本文以数据研发工程师小D的日常困境为切入点，探讨如何借助AI技术提升数据研发效率。通过构建“数研小助手”智能Agent，覆盖需求评估、模型评审、代码开发、运维排查等全链路环节，结合大模型能力与内部工具（如图治MCP、D2 API），实现影响分析、规范检查、代码优化与问题定位的自动化，系统性解决传统研发中耗时长、协作难、维护成本高等痛点，推动数据研发向智能化跃迁。
阿里云发布AI中间件，推出AgentScope-Java、AI MQ、Higress网关、Nacos注册中心及可观测体系，全面开源核心技术，构建分布式多Agent架构基座，助力企业级AI应用规模化落地，推动AI原生应用进入新范式。
本文介绍基于Nacos的Python微服务解决方案nacos-serving-python，实现无侵入式服务注册与发现，让Python应用以Pythonic方式轻松接入微服务架构，支持多种HTTP客户端与低侵入集成，助力AI与微服务融合。
AI浪潮席卷每个企业，云栖大会CIO专场聚焦大模型落地难题。从阿里云到安克创新、顺丰等实战案例，揭示“Demo易、落地难”的根源，提出RIDE方法论与RaaS实践，破解组织、数据与技术协同困局，助力CIO冲破迷雾，探索AI转型的真痛点与真解法。
阿里云联合爱橙科技发布《AI原生应用架构白皮书》，系统解析AI应用在架构设计、开发运维中的关键挑战与解决方案，涵盖大模型、Agent、RAG、安全等11大核心要素，助力企业构建稳定、高效、可控的AI应用体系。
AI编码采纳率低的根本原因在于人类期望其独立完成模糊需求，本文提出了解决之道，讲解如何通过结构化文档和任务拆解提高AI的基础可靠性。
吴泳铭在云栖大会发表演讲，指出AGI已成必然，终极目标是超级人工智能ASI。阿里云发布通义千问7款新模型，升级全栈AI体系，推出磐久128超节点、HPN 8.0网络等基础设施，全力推进AI技术发展。
通义发布6款全新模型及“通义百聆”语音品牌，覆盖文本、视觉、语音、视频、代码、图像全场景。Qwen系列升级显著提升多模态理解与生成能力，Wan2.5支持音画同步，百聆攻克企业语音落地难题，全面赋能AI应用创新。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
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2025-12-11
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2024-03-14
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