最近小栈在PyCharm中使用了阿里的 通义灵码 插件还不错，本次就再分享一个好用的AI代码助手，让编码过程更加方便！

除了代码智能补全外，AI 代码智能评审是 DevOps 领域受开发者广泛关注的另一场景了。本文，我们将结合云效代码管理 Codeup、流水线 Flow 和 DeepSeek，分享一种企业可快速自主接入，即可实现的 AI 智能评审解决方案，希望给大家一些启发。

智能监控系统提供实时监测，快速识别并阻断异常拖库行为，为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。

本期教程将基于阿里云百炼和云应用开发平台（CAP），详细为您讲解专属满血 R1 模型的部署与调用方法，助力您开启高效 AI 推理之旅。

随着 DeepSeek 等高质量开源大模型的涌现，企业自建智能问答系统的成本已降低 90% 以上。基于 7B/13B 参数量的模型在常规 GPU 服务器上即可获得商业级响应效果，配合 Higress 开源 AI 网关的增强能力，开发者可快速构建具备实时联网搜索能力的智能问答系统。

一文中，我们分享了流量管控对大模型应用工程化的重要性，而 AI 网关已经成了大模型应用的标配，通过 AI 网关将部署的模型作为服务注册，API 暴露给需要的调用方，同时并具备了限流、鉴权、统计等能力。基于云原生 API 网关的消费者鉴权能力支持模型服务的分租，用户可以像模型服务商一样在网关上签发自己的 API Key 供用户使用，并能够控制消费者的调用权限和调用额度，配合可观测能力，还可以对每个消

自 2024 年 6 月 26 日，ARMS 发布了针对 Golang 应用的可观测性监控功能以来，阿里云 ARMS 团队与程序语言与编译器团队一直致力于不断优化和提升该系统的各项功能，旨在为开发者提供更加全面和深入的应用性能监控体验。

在 2024 OpenTelemetry Community Day[1]会议中，阿里云可观测工程师张乎兴（望陶）和饶子昊（铖朴）为大家带来了《GraalVM 静态编译下 OTel Java Agent 的自动增强方案与实现》[2]的演讲分享，介绍阿里云在相关领域的探索方案，本文是相关分享对应的中文整理。

通义灵码是基于阿里巴巴通义大模型研发的AI智能编码助手，在通义灵码1.0时代，我们针对代码的生成、补全和问答，通过高效果、低时延，研发出了国内最受欢迎的编码助手。

将详细介绍如何利用这些开源实现，轻松接入 RAG 数据源和调用外部工具，帮助你快速构建功能强大且灵活的智能体。