在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下，企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理，还是部署能够自动完成任务的AI Agent，这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。 容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势，天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求，成为AI时代事实上的原生基石。然而，要满足在生产规模下的需求，产品及技术形态需随之演进。 基于这一背景，本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段，探讨AI场景对容器的核心需求，以及容器如何在各环节实现技术演进与升级，从而支撑AI工作负载的高效运行和在实际业务场景中的规模化落地。
当前，企业数字化转型进入深水区，业务系统的复杂性呈指数级增长。微服务、容器化、云原生架构成为主流，这虽然带来了敏捷性和弹性，但也让系统内部的依赖关系变得空前复杂。一个简单的用户请求可能穿越几十个甚至上百个服务，产生的监控指标、日志、链路数据量浩如烟海。在此背景下，AIOps 从一种“锦上添花”的探索转变为“雪中送炭”的必需品。该项目是AIOps在故障智能诊断这一核心场景下的前沿实践。
本文介绍一种基于开源 Higress 与 Nacos 的私有化 MCP 智能体网关架构，实现工具动态注册、Prompt 实时更新、多租户安全隔离，并支持在无外网、无 Helm 的生产环境中一键部署。
本文分享了作者探索AI辅助处理"复杂重复性工作"的实践经验。文章总结了一套可复用的方法论——如何将人工操作抽象为"感知-决策-执行"的 AI 闭环，并通过工单处理、数据治理、基线运维等真实案例，展示从"工具助手"到"智能体"的三种自动化模式。
ROLL是阿里巴巴未来生活实验与智能引擎团队开源的面向大模型的强化学习（RL）框架，该框架提供了完整的RL训练链路，支持模型通过与环境交互来学习任务解决策略。然而，ROLL当前缺失在环境服务层的标准化支持，虽然其提供了训练算法和模型接口，用户仍需自行构建和维护任务执行环境，无疑增加了使用门槛并限制了训练规模。
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。
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。
