我于 2023 年 12 月负责前端构建持久化缓存服务的设计与开发工作，并先后于 2024 年 3 月，12 月上线编译缓存和依赖缓存服务，如今距离服务上线已 1 年有余，我觉得现在是一个很好的时机和各位读者分享我在复盘这个项目时的一些经验和反思，希望对大家有所帮助，也欢迎各位的反馈和建议。
随着AI技术的飞速发展，2024年至2025年间，AI研发工具已成为软件开发领域的重要组成部分。本文从个人视角出发，从产品功能、使用体验、优劣势、收费模式及开源情况等多个维度，对当前主流的AI研发工具进行了全面对比分析。文章主要分为四大类：云端开发工具（如v0.dev、bolt.new、Lovable）、AI原生代码编辑器（如Cursor、Windsurf、Trae）、IDE插件（如GitHub Copilot、Cline、通义灵码）以及底层编码大模型（如Claude Sonet、Deepseek V3/R1）。通过横向对比，帮助开发者快速了解各类工具的特点与适用场景，为选择合适的研发工具提供参考。 此外，文章还探讨了AI研发工具未来的发展趋势，包括云端协同、全链路覆盖、多模态能力等方向，并指出当前AI出码的主要瓶颈在于长文本理解、图像识别及模型调用成本。尽管目前部分工具仍存在不足，但正如工业革命中蒸汽机取代手工锻打一样，AI研发工具正逐步改变传统开发流程，推动行业迈向更高效率的时代。
本文介绍了企业如何利用MCP（Model Context Protocol）实现AI应用架构的新范式转型。
作为一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
本文作者主要阐述为什么大家认为 Agent 模式会在 2025 年开始爆发，我们有了哪些进步，我们又面临了哪些挑战。
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队自研的大模型推理加速引擎，作为一个高性能的大模型推理解决方案，已在阿里内部众多LLM场景中得到实际应用与检验。本文探讨与分析了大模型推理引擎中P-D分离技术的意义与优势，并提出了项目自己的方案。
随着 AI 技术的飞速发展，MCP（模型上下文协议） 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司（Claude 的创造者）于 2024 年 11 月推出的开放协议，正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界，更赋予其执行现实任务的能力，堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。然而从火热概念到落地业务，MCP 还需要找到云端“好搭档”。
在智能对话系统蓬勃发展的今天，随着大模型技术的广泛应用，对话式交互正迎来前所未有的机遇与挑战。然而，这些大模型往往伴随着较高的响应时间（RT），传统响应机制的局限性愈发明显，难以满足用户对即时反馈的心理期待。长时间的无响应状态不仅削弱了人机交互的流畅性和自然度，更成为影响用户体验的核心痛点，亟需创新性的解决方案。历经多年的潜心探索与实践，ChatUI 作为淘小蜜的 UI 组件库，经过多年的沉淀和打磨，并汲取了业界前沿的经验，终于迎来了焕然一新的版本发布。此次改版不仅是对组件库的一次全方位视觉升级，更是功能与体验的双重跃升。我们也推出了一系列「输入中」组件，为开发者提供了多样化的等待状态解决方案。真正实现让科技更有温度，对话美而简单～
大模型作为新兴领域，不断地冒出来新的专有术语和新的概念，让大家觉得很神秘，捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型，本次分享最主要就是大模型的基本范式，通过范式将这些神秘感去除。 大模型虽然很厉害，很神秘，但作为使用人员，门槛是非常非常非常低的。
本文围绕淘宝特价版的主动预警建设展开，详细阐述了在业务质量保障中主动预警的重要性及其具体实施策略。文章首先分析了预警范围，包括活动/资源位配置过期、权益类问题、开发常用配置平台、实验人群过期以及舆情类问题等五大类。接着，文章介绍了预警流程的设计，借鉴集团技术风险平台的风险预警机制，并结合自身业务实践，搭建了预警数据采集能力与规则制定体系。核心部分探讨了针对不同场景（如平台类配置、权益类、配置类、实验及舆情）的具体解决方案，解决了多数据源对接、动态识别新增预警等难点。最后，文章展望了后续计划，强调主动预警能力建设的持续优化与场景拓展，以进一步提升业务稳定性与用户体验。
