摘要 深度学习模型部署中算子性能直接影响推理效率。华为CANN架构提供的ACLNN算子库是为昇腾NPU深度优化的高性能算子集合，涵盖基础运算到复杂神经网络层等各类算子。本文从ACLNN的架构设计、核心优势入手，结合昇腾平台实测案例，剖析其如何通过软硬协同优化实现性能加速。内容包含：ACLNN在CANN架构中的定位、覆盖范围及核心价值；其性能优势的技术解析（硬件亲和性、算法优化和内存优化）；以及矩阵

本文介绍了企业级智能运维中台"SkyWalker"的技术重构方案，重点探讨了DevUI组件库与MateChat智能体的深度集成。在UI层面，利用DevUI的虚拟滚动表格解决海量数据渲染问题，并实现一键暗黑模式切换；在智能交互方面，通过MCP协议将后端API封装为智能体工具，结合知识库检索实现"对话即操作"的运维体验。该方案有效平衡了性能与智能化需求，为企业级

随着人工智能技术的不断进步，跨领域智能体的需求变得愈加迫切。单一模态的人工智能系统通常只能处理特定类型的数据，而无法进行更复杂、更深层次的推理与决策。为了应对这些挑战，多模态智能体应运而生，它们结合了不同数据源（如图像、文本、声音等），能够更全面地理解复杂环境并作出精准决策。其中，Sora与OpenAI O1是当前AI领域两款具有突破性进展的模型。Sora专注于视觉处理，擅长从图像中提取复杂的语义

本文探讨华为云DevUI企业级前端解决方案与MateChat智能交互平台的融合应用，旨在突破B端开发效率瓶颈。文章详细解析DevUI高频组件实践与暗黑模式定制，并首次揭秘如何利用MateChat的MCP协议实现无SDK模式下的前端开发革新。通过"云资源智能监控中台"实战案例，展示从界面构建到智能赋能的全链路技术实现，为企业级应用开发提供创新思路。

本文分享了作者作为后端开发者的技术成长历程，重点探讨了云原生与大模型技术融合背景下前端开发的挑战与解决方案。通过构建"SkyWalker智能运维中台"的实践案例，详细介绍了华为云DevUI组件库在亿级数据场景下的性能优势，以及如何结合MateChat智能交互平台实现意图驱动的下一代应用。文章包含完整的技术选型思考、系统架构设计和工程化实践，特别强调了企业级应用开发中性能优化、代

仅仅依靠平台内置节点，往往还不够。自定义插件（Custom Plugin）将业务内部已有的服务（如评分规则、数据清洗逻辑、合规校验）包装成插件；对平台来说只是一个“工具节点”，对业务来说却是“公司多年积累的业务 know-how”。智能表单当用户需求较复杂时（比如提报一个需求、填写一份报销单），单轮自然语言对话可能无法一次性收集完所有信息；动态生成或调整表单字段；根据用户的自然语言描述，预填表单内

本文探讨如何结合DevUI组件库与MateChat智能助手，构建新一代智能DevOps平台。针对传统DevOps面临的YAML配置复杂、交互体验差、故障排查难三大痛点，提出可视化表单与智能辅助结合的解决方案。通过DevUI的动态表单、高性能表格等组件实现复杂配置的可视化，同时利用MateChat的MCP协议实现自然语言编排流水线和智能故障分析。文章展示了实际应用场景，包括通过Schema驱动UI简

本文以华为云开源生态DevUI企业级组件库和MateChat智能交互平台为技术基础，探讨如何构建具备自然语言交互能力的智能运维控制台。文章详细剖析了DevUI的原子化设计理念和MateChat的插件化架构，提供了从界面组件到AI智能体落地的全链路技术方案。通过虚拟滚动、动态表单等DevUI核心组件的深度应用，结合MateChat的URL Scheme集成和提示词工程，实现GUI与LUI的无缝融合。

本文介绍了ModelEngine平台在AI应用开发中的创新实践。该平台通过智能体构建、可视化工作流编排和多智能体协作技术，帮助开发者快速实现AI应用落地。文章详细评测了智能体的创建、部署及协作体验，展示了应用编排的创新方法，并通过智能办公助手等实例说明平台的实际应用价值。ModelEngine的插件扩展、可视化编排和多智能体协作等技术亮点，显著提升了开发效率和场景适应性，为AI技术在各行业的应用提

传统「知识库」功能一般只支持上传 PDF/Word，简单切块，然后直接交给向量库。很多企业文档质量参差不齐，存在模板冗余、目录占比过大、历史版本重复等情况；直接切块可能会把「章节语义」切断，影响后续检索与生成质量。在 ModelEngine 中，我更推荐使用其提供的数据处理与知识生成能力统一数据入口文档来源包括：OSS 存储、Git 仓库、知识库系统导出的 HTML/PDF、内部 Wiki 等；通