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本文介绍了阿里云短信服务的配置和使用方法。首先需要完成企业认证并创建RAM用户，获取AccessKey后配置短信服务的资质、签名和模板。测试阶段需添加测试用户号码。代码示例展示了如何使用Python SDK发送验证码短信，包括初始化客户端、构建请求和处理响应等关键步骤。通过调用send_verify_code方法，可以轻松实现短信验证码的发送功能，支持自动生成随机验证码。文中还提供了完整的依赖安装
本文整理自李钰在 Apache Flink Forward Asia 2026 的演讲，讨论 AI 与 Agent 进入生产环境后，数据湖与向量数据库“双系统”架构暴露出的结构性问题，以及 Apache Paimon 与 Milvus 围绕同一份湖数据协同的技术路径。
个人 Agent 的时代已经到来，企业 Agent 的战争刚刚打响。填写表单申请Agent DataGateway免费试用：https://page.aliyun.com/form/act698824227/index.htm
不同脚手架的上限不同，比如 Claude Code 设计较好，而 Mini-SWE-agent 本质是纯 Bash 脚手架，通过 Bash 读写文件会消耗更多 Context，导致模型上限更低，这符合预期，但模型对不同脚手架展现了较好的适应性。校验的目的是因为，即使在基础的 Bugfix 场景下，由于使用的是原始 GitHub PR 数据，有的并不规范，或者测试用例不一定能准确涵盖原始描述的 Is
Data Agent是瑶池数据库基于 Data+AI 数智融合与 Agentic AI 技术趋势打造的数据智能体产品， 覆盖从数据产生、存储、加工、治理、分析的全生命周期，具备自主规划、智能执行、迭代优化等特性。
除 Agent Sandbox 场景外，云盘克隆在 AI 推理与游戏发版等场景中同样适用：面向推理服务，可加速模型文件在多张 GPU 卡之间的快速分发与加载，大幅缩短推理服务冷启动耗时，降低算力空闲成本；面向游戏业务场景，可加速游戏版本的批量分发，满足开服、扩容、弹性调度等业务诉求。通过提前加载快照数据，确保新创建的云盘快速完成初始化，具备完整的 I/O 性能，从而消除首次数据访问时的延迟。支持在
今天我想分享的不是如何接入或构建一个 Agent，而是怎样让 Agents 成为企业的原生能力。因为下一轮竞争，比的不是谁拥有更多 Agent，而是谁能把 Agents 变成可控、可复用、可协作、会进化的组织资产。
本文从原理出发，以「希希咖啡厅」多 Agent 系统为例，完整演示如何在 AgentRun 中完成从工作空间搭建、发现端点配置，到用 Go SDK 拉取 AgentCard、与 Agent 完成一轮对话的全链路流程。
这一篇帮你搞清：Agent 不是单线演化，技术人看到的演进路径和产品人看到的分化逻辑是两件事
基于宝塔面板的自动化大目录备份方案 该方案通过宝塔面板实现Python脚本定时执行，自动备份上月数据目录至阿里云OSS。核心功能包括： 智能目录识别：自动计算上个月的年月格式目录（如2026-03） 大文件处理：采用流式压缩和分片上传技术（默认100MB/片），解决5G+大文件传输问题 可靠备份：支持断点续传、进度监控，通过RAM子账号实现最小权限控制 自动化部署：提供完整的依赖安装、OSS配置和
本文系统梳理 DataWorks Data Agent 从 Copilot 辅助 → 人机协同 → AI自主驱动 的三阶段演进路径，深入解析覆盖数据开发、运维诊断、自主治理与 ChatBI 的四类智能体产品体系，并首次公开内部架构迭代与云端全托管工程化实践。
一句话讲清楚👉🏻** 来自浙江大学和阿里云的研究团队把 LLM Agent 里的 token 重新定义为生产要素、交换媒介和记账单位，用一套“计算机系统 × 经济学”的框架解释单 Agent 、多 Agent 、 Agent 生态和安全治理中的成本边界。
阿里云发布的五大Agent Native云原生产品，并非简单的工具组合，而是一套覆盖Agent全生命周期的完整生态系统。从AgentRun的快速构建，到AgentTeams的多智能体协作治理，到AgentLoop的可观测与持续优化，再到无影Agentic Computer的稳定运行环境和STAROps的智能运维——五大产品直击了企业Agent工程化落地的核心痛点。真正的Agent Native，需
从零配置⚠️ 控制台生成的启动命令包含连接凭证和云监控 license key，属于敏感信息，
当大模型的进化速度已经超越衡量它的标尺，当智能体成为可编排、可交付的数字生产力，云的使命已经从“资源的供给”进化为“智能的供给”，它正在改变一切：个人的能力边界、团队的协作方式、企业的生产范式、乃至整个产业的价值创造逻辑。
Python大数据处理入门摘要：本文介绍Python处理大数据的关键技术。主要内容包括：1)常用工具选择：Pandas处理中小数据，Dask/Spark处理分布式大数据；2)优化技巧：分块读取、内存管理、并行计算；3)存储方案：Parquet/Feather等高效格式；4)实战示例：展示Spark/Dask/Vaex的典型用法。文章还提供了性能监控方法和学习路径建议，帮助开发者根据数据规模选择合适
vscode自带的AI工具在国内很不顺畅，而且收费还高，今天就自己实验了下嵌入通义灵码，个人测试非常好用
多 Agent 框架选型实战：9 大框架横向对比与混合架构落地介绍
本文详细介绍了如何将Flask目标跟踪系统部署到阿里云ECS服务器，涵盖从服务器购买到最终上线的完整流程。主要内容包括：1）服务器环境准备（Python、Nginx安装）；2）项目代码上传与虚拟环境配置；3）使用Gunicorn+Systemd实现生产级部署；4）Nginx反向代理配置；5）数据库权限设置与备份策略。同时提供了HTTPS证书申请、日志管理等可选优化方案，以及常见问题排查方法，帮助开
这是「AgentTeams 多 Agent 落地实践」系列的第一篇，记录从单 Agent 巡检到多 Agent 协作的演进过程。
信永中和结合自身业务特点和数字化基础，与阿里云开展合作，引入 AgentTeams 多智能体治理与协作平台及 AI 网关，共同推进企业级多智能体 AI 平台建设。
在日常开发中，数据库说明文档是项目交付、团队协作的核心文档之一，但手动编写不仅耗时，还容易遗漏字段注释、表关系等关键信息。本文将分享一套的自动化方案：自动读取 MySQL 表结构，调用 AI 生成业务化说明，最终输出规范的 Word 格式数据库文档，彻底告别手动编写！
阿里巴巴“千问办公”企业级Agent开启公测，标志着办公软件向智能协同的范式转变。该产品基于通义千问大模型构建三层技术架构，具备多步任务规划、跨应用感知和权限管控等核心能力，可自动化完成会议管理、数据分析和员工培训等场景任务。测试显示能显著提升企业运营效率，如减少65%会议事务时间。尽管面临指令理解、长流程稳定性和系统集成等挑战，但其通过交互澄清、断点恢复和连接器市场等方案应对。该产品将重构软件生
我们点击密钥文件-右键-点击属性-点击安全-编辑处新增我们自己（例如我是LAPTOP-J2KPND37\lizeyu）-在高级处将其他的用户全部删除（这里可能要用到禁用继承然后删除）修改之后保存，然后按住shift + ctrl + p，输入：Remote-SSH：Connect to Host，我们可以找到我们刚保存的配置，点击连接即可。（1）首先基于购买的服务器实例，查看服务器的公网ip地址，
本文探讨了Agent时代软件工程观测与优化的新挑战。与传统软件不同，Agent的行为具有不确定性，其推理路径（Trajectory）需要完整记录才能进行有效优化。作者指出Agent观测的维度更复杂，包括推理合理性、工具调用准确性等，且评估方法需采用Agent-as-a-Judge模式。阿里云AgentLoop平台通过MVP五环方法论（观测审计、轨迹分析、评估实验等）实现智能体持续优化，支持无侵入数
DataWorks Data Agent 覆盖数据集成、开发、运维、治理、分析全链路，能够用自然语言完成复杂的数据开发任务，为用户提供高效可信的智能化数据开发体验。
基于 DataWorks Data Agent 的数据研发范式升级：淘宝直播从 ETL 到全托管的实践
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