如果你是技术负责人、团队推动者或希望在团队中引入 AI 编程工具的工程师，这篇文章将为你提供一条可借鉴、可落地、可优化的路径。
本专题是我们打造智能数字人的部分实践总结。我们将探讨六大核心环节：LLM文案生产赋予数字人思考和内容生成能力，如同其“大脑”；LLM互动能力则聚焦对话逻辑与拟人化交流，是实现自然交互的关键；TTS（语音合成）技术负责将文字转化为富含情感、个性化的“声音”；形象驱动技术让语音与表情、口型、肢体动作精准同步，塑造逼真视觉形象；音视频工程解决实时渲染、低延迟传输与高质量画面输出的技术挑战；最后，服务端工程构建稳定、弹性、高并发的后端支撑平台，确保数字人服务高效稳定运行。欢迎大家一起交流进步。
本文深入探讨了如何通过 MCP 协议让大语言模型（LLM）高效调用外部工具，并结合多个实际场景展示了 MCP 在 AI 应用中的价值和未来潜力。
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大模型与MySQL数据库运维的结合将彻底改变传统数据库管理方式，通过将大模型的自然语言理解与推理能力与MySQL的运维知识库相结合，可实现故障智能诊断、SQL自动优化、运维知识自动更新等高级功能。本文提供一套完整的MySQL大模型运维系统构建路径，包括知识库建设、模型选择与调用策略设计、MCP Server开发以及监控与优化闭环建立，帮助实现MySQL运维效率与准确性的质的飞跃。
阿里集团安全部正在积极探索如何打造由多智能体组成的虚拟网络安全专家，以在工作中发挥创造性的积极作用。作为算法团队的一员，首先需要调研多种不同的MAS（多智能体系统）的协作方式，并验证其能否快速实现。在这个过程中发现，现有的AI workflow类型产品的功能比预想的更加广泛，因此希望通过这篇文章记录并分享一些思考的内容。“xxxx is all you need” 是我很喜欢的一个标题格式，它能够很旗帜鲜明地表达个人观点。这里的workflow不是指固定编排的系统设计模式，而是AI workflow产品（甚至特指有图形化画布编排的产品），例如百炼应用、Dify、扣子等等。
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本文通过 MCP Server 和大模型的结合，实现云产品管理的自然语言操作，极大提升开发者的操作效率和用户体验。
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本文是近两个月的实践总结，结合在实际工作中的实践聊一聊Cursor的表现。记录在该过程中遇到的问题以及一些解法。问题概览(for 服务端)：
