本文介绍了阿里巴巴推出的分布式类ManusAgent框架——ali-langengine-dflow，旨在解决现有Agent架构在互联网2C业务场景中的局限性。文章从背景出发，分析了当前主流Agent架构（如Manus、字节TARS、AutoGLM）存在的问题，如云虚拟机架构的数据孤岛问题、本地化Agent架构的响应速度与安全性不足等，进而提出了一种结合分布式服务端与异构C端的混合架构。
本文以 MNIST 手写数字识别为切入点，介绍了深度学习的基本原理与实现流程，帮助读者建立起对神经网络建模过程的系统性理解。
在大模型能力日益强大的今天，AI“会不会写代码”已不再是问题，真正决定其能否成为开发者得力助手的关键，在于它“能不能理解上下文”。
Cursor的使用效果取决于有效的Rules、正确的开发流程和标准的Prompt。通过合理设置提示词，明确目标、上下文和任务要求，结合项目规范的Rules，能显著提升编程效率。MCP工具可进一步增强Cursor的功能，如直接搜索钉钉文档、任务分解等。但Cursor在大型需求和技术方案深度研究方面仍存在不足，需借助专业工具如DeepResearch或Claude 4.0完成复杂分析任务。未来方向是探索AI在更多研发流程中的提效可能。
我们是阿里巴巴智能引擎团队，是阿里 AI 工程领域的先行者和深耕者，持续为阿里集团各业务提供高质量的 AI 工程服务。Muse 是智能引擎推出的面向内部的 AIGC 创作工作台。本文分享了 Muse 在探索 FLUX.1-dev 支持原生 2k 分辨率生图过程中的经验。 文章涉及的模型及对应的原生超清图片生成能力已在魔搭上线。因微信画质压缩原因，文中示意图未完全还原，欢迎大家在魔搭体验。
本文是一篇关于如何构建一个极简ReAct Agent的实践教程，使用Java语言实现。文章通过一个200行代码的示例，帮助读者深入理解ReAct模式中的“思考 - 行动 - 观察”循环机制，并借助实际场景（如补货计划单审批）演示了Agent的工作流程。此外，作者还分享了代码运行方式、核心思路及具体的执行过程，便于读者动手实践与调试。
