飞天发布时刻：阿里云百炼应用能力升级
本次发布重点能力👇 平台全面升级，提供全链路AI Agent开发能力。拥有全周期开发引擎，覆盖开发、测试、发布、观测全流程，支持动态版本管理与全链路追踪。支持可视化开发体验，可供在线体验与测试，降低了开发门槛。 [应用管理](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app# /app-center) Agent Store上线，提供100+Agent模板与服务，支持一键复制模版直接二次开发。涵盖RAG、工作流、MCP、插件等多样化应用场景。并联合支付宝推出Agent打赏功能，助力创意变现。 [应用模版](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app# /app-market/newTemplate) 企业级RAG体系升级，支持千万级多模态数据处理，提升搜索精度与生成满意度。全新V-RAG能力开源发布，基于视觉感知RAG体系，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，提高文档理解能力。 [RAG入口](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app# /knowledge-base) MCP能力全面升级，新增KMS鉴权、OpenAPI兼容、统一计量计费。支持一键调用MCP服务以及自定义MCP部署，实现MCP服务与Agent的快速关联，简化业务集成。 [MCP广场](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp# /mcp-market) 通义多模态交互开发套件发布并上线百炼，支持语音与视频、文本融合交互，适用于多模态应用及语音交互场景。提供便捷的 SDK 或 API 调用服务，帮助企业和开发者轻松接入交互能力。 [多模态套件](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app# /app/app-market/multi-modal-app ) 阿里云百炼官网网址 阿里云百炼控制台
阿里云百炼工作流支持多模型协同标注，三模型投票分类用户意图实战
本文介绍了一种基于多模型协作的高效分类工作流方案，用于解决传统标注工作中人力依赖大、易出错的问题。通过通义千问系列的 Qwen-Plus、Qwen-Max 和 Qwen3-30b-a3b 三大模型，结合投票机制，实现售前售后意图识别的精准分类。文中详细讲解了如何在阿里云百炼应用广场创建任务型工作流，包括模型节点配置、条件判断设置及测试发布全流程。此外，还提供了批量打标的 Java 示例代码，适用于更复杂的意图标注场景。跟随文章步骤，即可快速构建高效率、高准确性的分类系统。
【MCP教程系列】Node.js+TypeScript搭建NPX MCP服务并自定义部署至阿里云百炼
本文介绍如何将阿里云百炼的工作流封装成MCP服务并部署，随后引入到智能体中使用。主要步骤包括：1) 封装MCP服务；2) 发布到npm官方平台；3) 在阿里云百炼平台创建自定义MCP服务；4) 在智能体中添加自定义MCP服务。通过这些步骤，用户可以轻松将工作流转化为MCP服务，并在智能体中调用。
阿里云百炼 MCP服务使用教程合集
阿里云百炼推出首个全生命周期MCP服务，支持一键部署、无需运维，具备高可用与低成本特点。该服务提供多类型供给、低成本托管及全链路工具兼容，帮助企业快速构建专属智能体。MCP（模型上下文协议）作为标准化开源协议，助力大模型与外部工具高效交互。教程涵盖简单部署、GitHub运营、数据分析可视化及文档自动化等场景，助您快速上手。欢迎加入阿里云百炼生态，共同推动AI技术发展！
上阿里云百炼用Qwen3搞定MCP Agent，有机会瓜分1亿tokens
Qwen3 Agent有奖征文活动正式启动，使用Qwen3+MCP Server搭建Agent，即有机会瓜分1亿Tokens及30个限定周边大奖！活动时间为2025年5月6日至5月30日，提交形式包括技术文档、故事感悟、演示视频等。欢迎扫码报名，发挥创意，赢取丰厚奖励！
全新开源通义千问Qwen3上架阿里云百炼
Qwen3是Qwen系列大型语言模型的最新成员，作为混合推理模型，其旗舰版本Qwen3-235B-A22B在代码、数学和通用能力测试中表现出色，与顶级模型DeepSeek-R1、o1、o3-mini等相比具有竞争力。小型MoE模型Qwen3-30B-A3B激活参数仅为QwQ-32B的10%，性能更优，甚至小规模模型Qwen3-4B也能匹敌Qwen2.5-72B-Instruct。Qwen3支持思考与非思考两种模式，可根据任务需求灵活调整推理深度，并支持119种语言，Qwen3在推理、工具调用及多语言处理等方面显著提升，目前已开源并在阿里云百炼平台上线，提供便捷体验。
LangChain4j 项目概览
LangChain4j 是一个专为 Java 开发者设计的大语言模型 (LLM) 集成框架，旨在简化 Java 应用程序与各种 LLM 提供商的集成过程。该项目受到 Python 的 LangChain、Haystack、LlamaIndex 等框架的启发，为 Java 生态系统提供了强大而统一的 LLM 工具链。
几分钟创建一个带有业务数据的AI智能客服
本文介绍如何利用阿里云百炼和AppFlow快速创建企业微信客服或网页客服。首先，通过上传企业知识文件和创建大模型问答应用，获取AI推理API服务；接着，在AppFlow控制台新建AI助手并导入配置好的模型，设置对话背景、欢迎语及预设问题等；最后，选择Web集成或企业微信集成方式部署客服系统。整个过程简单易操作，无需技术背景，适合非技术人员使用。文章还提到支持自定义域名绑定以及更多渠道发布选项，助力企业高效搭建专属智能客服。
无代码革命：10分钟打造企业专属数据库查询AI机器人
随着数字化转型加速，企业对高效智能交互解决方案的需求日益增长。阿里云AppFlow推出的AI助手产品，借助创新网页集成技术，助力企业打造专业数据库查询助手。本文详细介绍通过三步流程将AI助手转化为数据库交互工具的核心优势与操作指南，包括全场景适配、智能渲染引擎及零代码配置等三大技术突破。同时提供Web集成与企业微信集成方案，帮助企业实现便捷部署与安全管理，提升内外部用户体验。
Spring Boot 可视化监控
本文介绍了如何通过Spring Actuator、Micrometer、Prometheus和Grafana为Spring Boot应用程序添加监控功能。首先创建了一个Spring Boot应用，并配置了Spring Actuator以暴露健康状态和指标接口。接着，利用Micrometer收集应用性能数据，并通过Prometheus抓取这些数据进行存储。最后，使用Grafana将Prometheus中的数据可视化，展示在精美的仪表板上。整个过程简单易行，为Spring Boot应用提供了基本的监控能力，同时也为后续扩展更详细的监控指标奠定了基础。
在SpringBoot项目中使用Netty实现远程调用
本文介绍了使用Netty解决网络连接性能问题的方法，重点讲解了Netty的NIO特性及其在SpringBoot中的应用。Netty作为高效的NIO框架，支持非阻塞IO，能通过单线程管理多个客户端连接，简化TCP/UDP套接字服务器开发。文章详细展示了Netty在SpringBoot中实现远程调用的过程，包括服务端与客户端代码实现、依赖配置及测试验证。通过示例代码，如`NettyServer`、`NettyClientUtil`等，清晰说明了Netty的工作原理和实际应用，解决了半包等问题，并提供了完整的测试结果。
阿里云百炼xWaytoAGI共学课程直播视频汇总
阿里云百炼xWaytoAGI共学课系列涵盖企业级AI应用开发、文本知识库应用及多模态交互案例，帮助开发者快速掌握AI技术。抓紧来学习吧~~
📣阿里云百炼大语言模型618限量资源包活动来袭
阿里云百炼推出大语言模型推理资源包优惠活动，所有主账号用户均可参与，无论是否完成实名认证。活动提供qwen-max、qwen-plus及qwen-turbo三种资源包，分别支持对应模型的实时推理费用抵扣，折扣力度达8.8折至9折不等。每种资源包限量发售，有效期为1年，自订购之日起计算。活动期间购买的资源包不可用于抵扣Batch调用、上下文缓存等其他服务费用。如有疑问可加入官方支持群（77600022533）交流反馈，优惠名额有限，先到先得。
WordPress主题代码优化深度指南
本文深入探讨WordPress主题优化的核心策略，涵盖前端性能（CSS/JS优化、图片处理）、后端PHP优化（数据库查询、对象缓存）、架构设计（模块化与工作流）及安全可维护性。通过具体代码示例和工具推荐，帮助提升页面加载速度、改善SEO表现、降低资源消耗，并增强安全性。优化非一次性任务，需基于性能优先原则与数据驱动决策持续改进，最终实现流畅用户体验。
🔈阿里云百炼工作流里循环节点和批量节点，你需要知道的事儿
本文介绍了智能体应用和工作流应用中的循环节点与批量节点的使用方法及区别。两者都适用于多次调用任务，输入为列表，输出也为列表。不同在于：循环节点顺序执行，可依赖前序结果；批量节点并行执行，各任务独立。以旅游推荐为例，用户输入城市后，通过大模型生成景点列表，再用循环或批量节点生成详细攻略。最后通过脚本处理输出结果，形成清晰展示。
🔔阿里云百炼智能体和工作流可以发布为组件了，AI应用变成“搭积木”
本文介绍了如何通过智能体组件化设计快速生成PPT。首先，创建一个“PPT大纲生成”智能体并发布为组件，该组件可根据用户输入生成结构清晰的大纲。接着，在新的智能体应用中调用此组件与MCP服务（如ChatPPT），实现从大纲到完整PPT的自动化生成。整个流程模块化、复用性强，显著降低AI开发门槛，提升效率。非技术人员也可轻松上手，满足多样化场景需求。
零基础用 DevEco Studio 打造你的首个 HarmonyOS 应用，开启鸿蒙生态的创新之旅，实现你的技术探索梦想
在鸿蒙生态蓬勃发展的当下，越来越多的开发者怀揣着热情与创意，渴望投身于HarmonyOS应用开发的浪潮之中。
专家对谈｜AI推动文化传媒行业向“新”发展
随着“人工智能+”行动的深入推进，文化传媒行业正经历深刻变革。云计算与AI深度融合，重构内容生产、分发全流程，为行业注入新动能。预计到2025年，我国AI核心产业规模将破万亿，文化传媒作为技术应用先锋，以两位数增速迈向智能化。在CCBN活动现场，中央广播电视总台与阿里云探讨了大模型如何驱动行业升级，展望未来新图景。汪莹指出，大模型将重构文化消费形态，助力生产力与传播力倍增，推动中国文化走向世界。同时，解决AI应用“最后一公里”问题需产业链各方协同发力，基于现有大模型能力进行二次开发是切实可行路径。
自媒体创作场景实践｜通义千问3 + MCP=一切皆有可能
本文介绍了通过MCP（Model Context Protocol）结合通义千问大模型实现跨平台、跨服务的自动化任务处理方案。使用Qwen3-235B-A22B模型，配合ComfyUI生成图像，并通过小红书等社交媒体发布内容，展示了如何打破AI云服务的数据孤岛。具体实践包括接入FileSystem、ComfyUI和第三方媒体Server，完成从本地文件读取到生成图像再到发布的全流程。 方案优势在于高可扩展性和易用性，但也存在大模型智能化不足、MCP Server开发难度较大及安全风险等问题。未来需进一步提升模型能力、丰富应用场景并解决安全挑战，推动MCP在更多领域落地。
多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP
本文介绍了MCP（Model Context Protocol）与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源，类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构，包括Host、Client和Server三个核心组件，并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型，采用混合专家架构，具备235B参数但仅需激活22B，支持快速与深度思考模式，多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程，以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。
从概念到商业价值：AI、机器学习与深度学习全景指南
在这个科技飞速发展的时代🚀，人工智能正以惊人的速度渗透到我们的生活和工作中👀。但面对铺天盖地的AI术语和概念，很多人感到困惑不已😣。"AI"、"机器学习"、"深度学习"和"神经网络"到底有什么区别？它们如何相互关联？如何利用这些技术提升工作效率和创造价值？
HarmonyOS实战：路由跳转踩坑记
随着华为HarmonyOS NEXT推出，鸿蒙系统逐渐脱离安卓。为提前做好技术储备，车企也开始学习鸿蒙开发。然而，目前资料稀缺，初学者常遇难题。例如，字符串定义从大写“String”变为小写“string”，路由跳转需手动在`main_pages.json`中注册页面路由，否则会出现“路由不存在”的错误。这些细节易被忽视，建议学习者多留意官方文档与示例代码，分享经验以减少弯路。
📢大模型服务平台百炼“流程”功能下线通知
本文主要内容介绍了大模型服务平台百炼的“流程”功能将于2025年11月15日下线。自通知发布起，“流程”入口将逐步隐藏，建议用户尽快迁移至全新升级的工作流应用，支持MCP、函数计算及大模型节点编排，操作更便捷。2025年6月15日起，现存“流程”不可修改；11月15日起完全停用，智能体中需解除“流程”引用并替换为工作流。请参考相关文档完成迁移。
10分钟上手全球开源模型冠军 Qwen3
阿里通义千问Qwen3在最新全球AI基准测试中智能水平位列全球前五，开源第一，且成本优势显著，推理成本仅为DeepSeek-R1的1/3、Claude 3.7的1/20。Qwen3支持119种语言，具备强大的代码和数学能力，同时提供思考与非思考两种模式无缝切换，适合复杂与简单任务。通过阿里云百炼平台，用户可在10分钟内快速搭建Qwen3模型服务，结合Cherry Studio客户端实现便捷交互。本文详细介绍了Qwen3的部署、体验及工具调用能力，帮助用户轻松上手。
面对MCP"工具投毒"，我们该如何应对
本文探讨了MCP（Model Context Protocol）的安全风险与防护措施。MCP作为AI系统与外部工具交互的标准框架，虽提升了插件兼容性，但也带来了“工具投毒”等安全威胁。攻击者可通过篡改工具描述，诱导模型执行非授权操作，如读取敏感文件。文章详细分析了攻击原理，并通过复刻实验展示了如何利用MCP客户端/服务器代码实现此类攻击。为应对风险，提出了基于大模型智能评估和eBPF技术的两种安全可观测方案：前者通过内置评估模板检测潜在威胁，后者实时监控系统运行时行为，结合两者可有效提升MCP系统的安全性。
