本文探讨了在AI技术应用方面的战略布局与实践，指出“人人都是AI工程师”的时代已经到来。文章从AI应用的三种模式——Embedding模式、Copilot模式和Agents模式入手，详细解析了不同模式的技术实现思路与业务场景适配情况，并通过具体案例展示了如何利用AI技术提升业务效率和用户体验。此外，文章还分享了提示词工程、模型选型与评测、Function Calling与RAG等关键技术点，并展望了未来AI工程师的发展方向。
Dify 是一个用于构建 AI 原生应用的开源平台，一个结合了后端即服务（BaaS）和 LLMOps 的综合性开发平台。由于其可视化的 AI 应用开发模式（支持聊天助手、工作流等）而获得了广泛的应用，受众群体包括开发者、运营、产品、公司人员等。 Spring AI Alibaba（SAA） 是一款以 Spring AI 为基础，深度集成百炼平台，支持 ChatBot、工作流、多智能体应用开发模式的 AI 框架。Spring AI Alibaba 提供了完全对等于 Dify 平台的应用开发能力，作为框架，它更强调用户基于 SDK 开发自己的应用。 在当前市场下，两款开源框架/平台分别有各自适用的开发场景，且都得到了开发者和企业的广泛采用。在这篇文章中，我们将深度讲解两个框架的结合：如何将在 Dify 平台上开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程，至于为什么这么做？扩展性、性能、稳定性提升？请通过接下来的示例和企业实践测试数据了解详情。
本文探讨了程序员在架构设计中的核心认知与实践，从系统架构的基本定义、原则和方法入手，深入解析了“形式”、“功能”和“概念”三者之间的关系。文章还结合《软件设计的要素》等书籍内容，强调了“概念”在架构设计中的重要性，并通过银行业架构网络（BIAN）和最小企业架构的实际案例，展示了如何构建敏捷、可复用的业务平台。最后，作者分享了关于程序员底层思维、技术领导力以及架构演进的思考，为读者提供了全面的架构认知框架。
Playground 是社区以 Spring AI Alibaba 框架为基础搭建的 AI 应用体验平台，应用包含完善的前端 UI + 后端实现，具备对话、图片生成、工具调用、RAG、MCP 等众多 AI 相关功能。基于 Playground 项目源码，您可以快速复刻一个属于自己的 AI 应用。
技术术语的更迭，不仅是语言表达的更替，更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语，之所以能引起业内共鸣，折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变，是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应，尤其是垂直和领域智能体。
在电商行业高速发展的当下，高并发场景的快速交付需求与传统劳动密集型研发模式之间的矛盾日益突出。尤其在大促节点，突发性业务洪峰与资源调度能力不足的结构性矛盾尤为显著——这如同双十一期间传统物流体系因缺乏智能分拣系统导致订单积压，直接暴露出传统架构在系统弹性扩展能力与自动化处理效率方面的显著短板。 研发环节中，测试团队常陷入“打地鼠”式的低效循环：一面需反复手动验证功能上线，一面又需加速构建自动化测试与运维工具，如同杂技演员在多重压力中艰难平衡，随时面临失控风险。
本文基于一个公共云大客户的实际项目案例，探讨了如何通过AI大模型结合机器学习算法，构建一套智能化的投资预算预测与分配系统。
