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阿里云文档 2026-01-19

基于Qoder和AnalyticDB Supabase快速构建AI原生移动端APP

本文介绍如何利用Qoder、云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版Supabase和通义千问图像编辑模型（Qwen Image Edit），快速搭建一个无需传统后端的AI手办生图Flutter应用。内容涵盖从前端代码自动生成、后端即服务（BaaS）配置，到AI模型集成，适合希望快速验证AI原生应用原型并实现敏捷开发的开发者。

文章 2025-10-23 来自：开发者社区

Dify平台集成阿里云AI安全护栏，构建AI Runtime安全防线

随着大模型在企业前台业务中的广泛应用，从智能客服、AI搜索到虚拟助手，每一次用户交互都潜藏着不可忽视的安全风险。一旦模型输出违规内容、泄露敏感信息或被恶意操控，不仅影响用户体验，更可能引发法律合规、品牌声誉乃至系统级安全危机。 在此背景下，阿里云AI安全护栏（AI Guardrails）正式登陆Di...

Dify平台集成阿里云AI安全护栏，构建AI Runtime安全防线
高性能

主动式智能导购 AI 助手构建

为助力商家全天候自动化满足顾客的购物需求，可通过阿里云百炼构建一个 Multi-Agent 架构的大模型应用实现智能导购助手。该系统能够主动询问顾客所需商品的具体参数，一旦收集齐备，便会自动从商品数据库中检索匹配的商品，并精准推荐给顾客。
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高性能

ETL For AI Data：一站式构建AI数据处理平台

EventBridge 为 AI 时代的数据处理提供强大的事件驱动能力，通过构建高效、智能的 ETL (Extract, Transform, Load) 数据管道，无缝对接多源 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和实时数据推理场景，助力企业在 AI 转型中抢占先机。
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技术解决方案背景图
文章 2025-10-21 来自：开发者社区

基于 Spring AI Alibaba + Nacos 的分布式 Multi-Agent 构建指南

作者：如漫、席翁 AI Agent 的构建模式正在从“单个智能体做所有事”走向“多个专精智能体协作”，以更好地拆解并解决复杂任务、更精准的选取和使用工具。A2A（Agent-to-Agent）协议作为统一的通信层，旨在为跨进程、跨语言的智能体互操作提供标准化语义与传输通道，从而解决智能体数量增加引起的运维、管理和部署成本过高等问题。 为了让开发者能够高效、便捷...

基于 Spring AI Alibaba + Nacos 的分布式 Multi-Agent 构建指南
文章 2025-10-16 来自：开发者社区

阿里云x硅基流动：AI安全护栏助力构建可信模型生态

AI时代的浪潮以万钧之势袭来，今年随着AI Agent的爆发，AI应用的用户量级与流量规模呈指数级上升。如何在技术创新和安全合规之间实现平衡成为全行业关注的重要命题。 在这样的背景之下，硅基流动成立不过两年已经成长为AI领域独角兽。其核心产品一站式大模型云服务平台，基于自研推理引擎，实现大模型高效推理加速，让用户...

阿里云x硅基流动：AI安全护栏助力构建可信模型生态
文章 2025-10-11 来自：开发者社区

AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

在当前 AI 代理（Agent）的开发范式中，FastGPT 和 模型上下文协议 (MCP) 的结合提供了一种强大的方式，来构建具备工具增强能力的智能体。 什么是 MCP 协议？ 简单来说，MCP (Model Context Protocol) 是一种开放、通用的标准协议，其目标是让 AI 模型能...

文章 2025-10-11 来自：开发者社区

Java与生成式AI：构建内容生成与创意辅助系统

一、 引言：从黑箱到透明AI的范式演进传统深度学习模型虽然在某些任务上表现出色，但其黑箱特性限制了在关键领域的应用。神经符号AI通过融合神经网络和符号AI的优势，实现了： 可解释性：提供基于符号逻辑的决策解释 知识注入：将先验知识和约束融入学习过程 样本效率：通过符号推理减少对大量数据的依赖 持续学...

文章 2025-10-10 来自：开发者社区

Java与AI驱动区块链：构建智能合约与去中心化AI应用

一、 引言：从相关性到因果性的认知飞跃传统机器学习模型擅长发现数据中的相关性模式，但无法回答"为什么"和"如果...会怎样"这类因果问题。因果推断技术使AI系统能够： 理解机制：揭示变量间的真实因果关系而非虚假相关 干预预测：预测政策干预、治疗方案等行动的效果 反事实分析：估计未发...

文章 2025-10-09 来自：开发者社区

Java与AI模型部署：构建企业级模型服务与生命周期管理平台

一、 引言：从模型训练到生产部署的挑战将AI模型从实验环境部署到生产环境面临诸多挑战：模型版本管理、推理性能、资源隔离、流量控制、监控报警等。一个成熟的模型服务平台需要解决以下问题： 版本管理：跟踪模型版本与元数据，确保可重现性 服务化：将模型封装为高可用的API服务 流量管理：支持金丝雀发布、A/...

文章 2025-10-08 来自：开发者社区

Java与边缘AI：构建离线智能的物联网与移动应用

一、 引言：从云端到边缘的AI范式转移传统云端AI方案在物联网和移动场景中面临诸多挑战：网络延迟、带宽限制、隐私泄露风险以及单点故障。边缘AI通过将推理能力下沉到终端设备，实现了： 实时响应：毫秒级推理延迟，满足工业控制等实时需求 数据隐私：敏感数据在本地处理，无需上传云端 离线运行&...

文章 2025-10-07 来自：开发者社区

Java与AI智能体：构建自主决策与工具调用的智能系统

一、 引言：从被动响应到主动执行的范式革命传统AI系统主要扮演被动响应的角色，而AI智能体则能够主动感知环境、制定计划并执行复杂任务序列。这种范式转变带来了全新的能力： 任务分解：将复杂目标拆解为可执行步骤 工具使用：调用外部API、数据库和系统服务 自主决策：基于上下文动态调整策略 持续学习：从执...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

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