AliSQL 8.0通过引入节点缓存（Nodes Cache）优化向量搜索性能，分为公共缓存和事务缓存，支持读已提交隔离级别。采用预计算和SIMD指令加速向量计算，提升查询效率75%。读写并发通过锁机制保障安全，目前仅支持读读和读写并发。后续将优化写写并发与全局缓存管理。

本文介绍了一种基于Redis分桶扣减计数和合并提交扣减DB的库存方案，旨在解决热点深库存下单抢购场景中的性能瓶颈。通过分布式缓存提升扣减性能，同时确保库存不超卖不少卖，实现强一致性。方案包括锁库存、下单扣减、合并提交和库存回收模块，优化后热点扣减性能提升显著，成功率达100%，耗时降低至7ms+。

AI技术正深度融入产品开发全流程，从需求文档撰写到代码生成，构建起智能开发生态。通过多Agent协作，AI能自动完成模块拆分、数据结构定义和接口设计，生成适配多语言、多框架的代码骨架，大幅提升效率和质量。RAG机制和模型微调进一步增强业务理解能力，确保文档准确性和规范性，推动研发流程智能化闭环。

阿里云推出RDSAI-CLI，一款AI驱动的命令行工具，将传统数据库操作升级为意图式交互。它支持SQL与自然语言混合输入，智能路由和上下文感知，简化查询生成、慢查询诊断、Schema分析和性能优化。RDSAI-CLI开源发布，旨在提升数据库操作的智能性和自然性，让开发者更高效地管理数据库。

阿里云即将开源企业级全局KVCache管理服务Tair KVCache Manager，专为Agentic AI设计。该服务通过高性能网络解耦算力与存储，支持PB级KVCache池化，具备动态伸缩、多租户隔离等能力，兼容主流推理引擎。架构上采用中心化元数据管理，抽象LLM语义接口，并集成多种存储后端，显著提升大模型推理性能与资源利用率。

AI coding工具的设计核心在于智能体架构与提示词工程。Gemini-CLI通过命令预处理、MCP扩展和子智能体实现模块化设计，优化开发效率。其ReAct框架支持意图识别、工具调用和记忆压缩，而规约驱动开发则通过OpenSpec规范确保代码质量。Claude Code进一步引入Skills和代码执行MCP，解决传统工具广播的token爆炸问题。两大工具均支持自定义命令、插件扩展和记忆管理，为开发者提供灵活高效的AI编程体验。

智能Agent在长对话中面临成本飙升、性能下降等问题。AutoContextMemory通过自动压缩、卸载和摘要对话历史，显著降低成本、提升响应速度，并确保关键信息不丢失。其多存储架构和6种渐进式压缩策略，实现了成本与信息保留的最佳平衡，让开发者更专注于业务需求。

本文介绍了一套全链路自动化知识库建设方案，通过“自动提取→智能泛化→增量更新→向量化同步”的流程，解决了知识收集、质量提升和维护更新的难题。方案利用AI模拟人类工作流程，将多源知识智能提取并泛化为多样化提问方式，提升RAG召回效果，并通过Python工具和工作流实现自动化操作，大幅降低知识库建设门槛与维护成本。

Dify在高负载场景下面临数据库性能瓶颈，尤其是运行日志的读写压力。为解决这一问题，阿里云日志服务（SLS）被引入，通过插件化改造实现日志存储迁移。SLS具备弹性伸缩、高写入吞吐和低成本存储优势，显著降低数据库压力，提升系统性能和数据分析能力，助力Dify迈向生产级高可用架构。

推荐系统面临日志驱动范式的瓶颈，ReaSeq框架引入大语言模型，突破两大局限：丰富外部知识、捕捉日志外兴趣。通过推理增强表征与生成式行为推理，ReaSeq提升商品表征质量和用户兴趣感知能力，显著优化CTR模型性能，实现电商场景点击与转化指标的全面提升。

AI辅助前端动画开发通过AE动效源头，结合MCP工具链和Cursor AI IDE，实现“L3级自动驾驶”工作流，解决传统动画开发中参数难获取、沟通成本高、反复返工等问题。AI生成关键步骤，开发者可随时介入调整，提升研发效率与动画质量。

AI编程工具CLI的魅力在于极简设计，遵循Unix哲学：轻量、可组合、可集成。它不仅是代码助手，还能管理知识库、自动化生活。技术原理上采用Single Agent架构，通过极致上下文工程提升效率。用好CLI需掌握Prompt技巧，理解AI局限，探索多智能体协作。未来开发者需学会"驾驭"AI，将其作为生产力工具而非替代品。

阿里云Tair KVCache团队与SGLang社区合作，针对大模型推理中的显存与计算瓶颈，提出了混合架构模型支持方案。通过双内存池设计、状态快照技术及推测解码适配，解决了Transformer与Mamba模型的内存管理冲突，显著提升了推理效率。实测Qwen3-Next等混合模型在SGLang上表现出色，为大规模推理提供了高效、可靠的技术支持。

热点AI选品项目构建了一套小时级追踪全网热点的自动化系统，通过精准匹配站内素材，提升信息流的新鲜感与惊喜度。系统模拟人类专家“追热点”流程，包括热点感知、理解、决策和执行，采用多路召回和级联式判别模型确保高效性与准确性。人审环节复核AI筛选结果，驱动系统持续进化。目标是从“自动化”迈向“自主化”，构建具备全局决策能力的AI Agent。

本文探索了AI技术如何辅助领域驱动设计（DDD）落地，以淘宝闪购服务包系统为例。通过AI拆解限界上下文、生成代码骨架及辅助实现，显著降低了开发成本和代码重复率。重构后，系统架构解耦度提升，新增服务包类型的开发成本从5-8人天降至配置化实现，代码量减少52%，重复代码消除100%。AI与人工协作模式有效提升了开发效率和质量，支持业务快速迭代。

本项目为社交APP集成AI特效生成功能，用户上传真人图片即可生成动漫风格跳舞短视频。针对现有AIGC模型的痛点，采用通义万相系列模型进行优化，重点提升动态动作生成、风格一致性控制和视频质量。通过模型选型、数据集构建、LoRA微调和全量训练，最终选择性价比最高的wan2.1 lora模型上线生产环境，实现高效、高质量的视频生成解决方案。