本文基于我们的实践，阐述了如何使用统一的工程方案在阿里的大模型研发平台（OpenLM）上，以及其他Agent平台上针对“Human In The Loop”场景进行大模型产品设计和研发工作。
"会调接口"早已不是后端工程师的专利——在AI时代，这成了每个想用大模型创造业务价值的Agent开发者必备技能。通过MCP协议让Agent获取业务上下文，已成为行业标配，集团也提供了完善的工具链支持。但当你真正想弄懂MCP时，官网白皮书再精美，也逃不过"一看就懂，一写就懵"的困境。
本文系统复盘了淘宝直播2025年双十一主互动玩法“花花乐”的H5动画实现与工程保障实践。这是一篇聚焦高性能、高可用、可维护的H5交互动画落地实践的技术复盘，不止讲“怎么做动画”，更系统回答了“如何让复杂动画在千万级真实用户场景中稳、准、快地跑起来”。
在大模型驱动的智能应用浪潮中，从对话助手到智能体服务，从知识问答到代码生成，AI 输出日益倾向以 Markdown 进行结构化表达。Markdown 不仅提供语义清晰的文本规范，更成为连接大模型输出与用户界面的关键桥梁。在鸿蒙生态的移动端开发中，如何高效、流畅地渲染 AI 实时输出的 Markdown 内容？如何在保持高性能的同时，支持流式增量渲染、高度可定制样式与深度交互能力？
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。
