部分内容汇总：推荐大家点击链接体验使用。

名称	官网链接	备注信息
Better Yeah	https://www.betteryeah.com	功能上类似 coze，知识库做得更精细（多模态的知识库设计目前只支持文本和图片，还在拓展中）、不是根据 token 计费，而是根据使用的次数计费。
魔搭社区 ModelScope	https://modelscope.cn/home	内容很丰富，后面探索一下大模型训练与推理模块
JETBAINS	Junie（AI 编程插件名称）、可以直接搜索名字安装体验使用。	对标 cursor 提出的，可以离线使用，但是只限 JetBrains 系列的 IDE 可以使用（使用 Pycharm 或者其它这个系列产品的小伙伴们可以试试）
通义千问	bailian.console.aliyun.com	百炼、千问、万相（模型超级多、更新迭代的速度太快啦）、ppt 的效果还可以（课可以免费预览并下载）、后面试试数据分析的效果。
无影 AgentBay（智能沙箱）	https://agentbay.console.aliyun.com	一站式服务，体验了一下，速度很慢、容易中途停止或者出错暂停。MobileUse、CodeSpace、ComputerUse、BrowserUse 四种产品形态，根据使用的时长进行计费。[Cursor/CLINE 可以很快接入，现在注册可以 0.01 试用 100 小时]
阿里云百炼	https://bailian.console.aliyun.com/?tab=demohouse#/experience/llm	可以体验很多大模型、语音合成、视频合成、Computer Use、Mobile User，后面几个需要的时间相对较长，很适合多线程体验。内容比较多，需要多花点时间体验一下。【界面看起来很舒服】
Qoder	https://qoder.com/	AI 编程编辑器，感兴趣的可以下载体验使用。（类似 trae） 核心创新地方：1）spec 编程（与 bmad 类似，但更轻量）、2）代码文档实时更新 RepoWiki（便于项目维护与迭代）、3）可理解用户偏好与代码习惯，增强了上下文工程能力。
bmad	https://github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD	AI 驱动开发框架。有兴趣的可以看看。这个的宗旨是：让一个人顶一个敏捷团队。一个简单的介绍链接：https://www.cnblogs.com/NickYao/p/18984826 （与 Qoder 的一个很大的创新点 spec 编程范式大同小异）

**Better Yeah** （企业级 AI 智能体）

使用链接：[https://www.betteryeah.com](https://www.betteryeah.com?spm=a2ty02.30260236.d_text_model_experience.1.58fd74a1jGFuxb)

部分同事在上海交流过了，总体来说：类似 coze 但是知识库做得更好。【降价了，几十万，可以按年付费使用】

体验：

知识库：【目前的多模态知识库只有图片，其它在开发中】

在场体验了模型对于知识库中的图片理解，大模型幻觉问题依旧没有很好的解决。例如，在一张只有西瓜的图片中，模型可以根据用户的提问准确找到不同颜色的碗装的西瓜，但是对于用户输入的草莓，模型也会将西瓜指出口为草莓。

智能体搭建界面：

与三一智能体对比更细化的地方有：角色设置的每个小部分细化了，可以设置不同的权重并且可以利用 AI 优化输入表达。（界面有个 AI 助手，仅体验的账号并没有使用的权限，感觉有点像飞书的那个 AI 助手）

可以选择的模型类型并不是很多：通义、deepseek、kimi、doubao、智谱、阶跃星辰 setp 3 可以用于处理多模态，图片理解。

计费方式：不同模型后面会标注每次提问的成本，根据次数进行扣费。体验账号会有 500 的免费积分可以使用。（输入一个问题，就为一次提问，就会扣除一次的费用）

工作流搭建：

里面大模型可以选择的模型类型比前面智能体中可以选择的更多。

只有智谱中的两款模型标注出了可以做视频理解，而且两者的使用成本差别好大。后面看看 GLM-4.5V 为啥这么贵，新手账户只能用四次积分就没了。

支持两种自定义插件类型。

魔搭社区

使用链接：https://modelscope.cn/home

MCP 广场中东西挺多的，有分类别【上线两个月，调用 1 亿+】

其它：API-Inference【模型调用接口】、GUI 智能体 Mobile-Agent

**MS-Agent **:赋能 AI 智能体自动探索的轻量级框架，提升智能体在复杂任务环境中的能力上限

体验：

文档部分写得很完整：

备注：注意图中的大模型训练与推理部分模块。（看一下可不可以实现低成本简单设备的模型微调）

社区-合集，数量很多：

体验了通义万相文生视频的效果，一个小时结果还没出来，可以选择的参数比较少

AIGC 专区中体验了文生图：效果不是很好

可以一键创建模型，并直接下载引入使用：

JETBRAINS

JetBrains IDE + AI （**Junie** 由 JetBrains 自研并直接集成到其开发工具链中的 AI 编程助手）

**介绍：**对标 cursor 提出的 AI 编程插件，不足：只有 JetBrains 系列的 IDE 中可以使用。优势：支持离线使用。

JetBrains IDE Services （企业级开发解决方案）

通义千问应用

对应云栖大会的论坛回放：https://yunqi.aliyun.com/2025/session?agendaId=6112

智联招聘——多个 AI 智能体，覆盖招聘全流程

微博——利用微调和强化学习，对全站图文视频内容的智能识别与达标**【数据标注】**

元神 AI 智能座舱端原生之智能体：全模态端侧大模型解决方案

体验：

使用链接：bailian.console.aliyun.com

界面首页：

模型版本很多：

应用模板，试试 ppt 和数据分析这两个的效果。

**ppt 生成：**生成的 ppt 可以直接免费预览并下载，感觉效果还可以，生成的速度也挺快的。

计费：根据 token 计费的，感觉比根据前面的次数计费的方式更合理一点。

老火得很，咱就说，能不能聪明一点呀

通义比赛介绍

一个比赛，感兴趣的看（奖金 五万到八万）

第一轮 提创意方案（会有专门的人进行培训与教学）

第二轮 应用落地

无影 AgentBay 【智能沙箱】

2025 世界人工智能大会上正式发布的产品。根据使用的时长进行计费，0.6-1.2 元/小时。

产品介绍链接：https://www.aliyun.com/product/agentbay

官网链接：https://agentbay.console.aliyun.com/overview

试用链接：https://agentbay.console.aliyun.com

无影 AgentBay 是阿里云推出的 AI 时代 Agent 云基础设施，面向企业、开发者、AI 厂商提供可一键配置的 AI Agent 任务执行工具和执行环境。AgentBay 集成云上沙箱环境、算力调度、持久化数据存储和企业级安全等核心能力，覆盖浏览器、云电脑、代码空间、云手机四大运行环境。支持 SDK 和 MCP 接入，仅需三行代码即可接入，实现秒级弹性伸缩与千级并发运维能力，广泛应用于深度研究、金融分析、跨境电商、医疗诊断、教育培训等场景。

MobileUse、CodeSpace、ComputerUse、BrowserUse

计费：根据使用时长进行计费

**云电脑（Computer Use）😗*在云端提供定制化的桌面环境，支持企业应用智能化改造。通过标准化接口实现传统桌面软件的自动化操作，配备智能资源调度系统实现算力按需分配，提供一站式运维管理平台，全方位满足企业数字化转型需求。

**浏览器（Browser Use）😗*使智能体可以自动操作网页，执行内容采集、自动化测试和流程处理等任务。提供跨浏览器兼容性，支持自然语言指令和远程实时控制，实现网页操作的智能自动化。

**代码空间（Code Space）😗*为智能体提供专业的云端开发环境，支持多语言的代码生成、编译和调试。适用于代码解释、程序分析和自动化编程，打造全面、安全、智能的编程体验

**云手机（Mobile Use）😗*在云端提供移动端操作环境，支持移动应用的智能化操作。通过应用界面的精准识别和控制，配合智能调度系统实现多任务并行处理，为移动应用测试和自动化场景提供稳定可靠的解决方案。

体验：速度很慢，容易出错。

AgentBay 现场的一些介绍：Cursor/CLINE 可以很快接入，现在注册可以 0.01 试用 100 小时。

阿里云百炼【回放重点】

25 日下午的会议有详细的内容介绍，感兴趣的可以看回放，讲解人讲解得很精彩。

回放链接：https://yunqi.aliyun.com/2025/session?agendaId=6116

内容很多，好多东西开源啦！

使用链接：https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29597918.0.0.58097b08u8aTm3&tab=home#/home

Alipay Toolkit:Agent 商业通道

**RAG 数据检索增强：**多模态数据

Sandbox 沙箱调度服务

Agent 动态推理调度

安全可信的 MaaS

通义百聆 Fun-ASR

通义 DeepRearch 研究智能体

**一些体验**

**Computer Use: **速度超慢的，而且不能等了很久之后效果也不是很好。还需要时间成长！

使用链接：https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29597918.0.0.58097b08u8aTm3&tab=demohouse#/experience/adk-computer-use/pc

**Mobile Use:**一步一步地分析截图往下执行，需要人工选择/干预的时候会给出提示，人工选择确定后继续往下之星，速度相对较慢，但比 Computer Use 快一点。

此外，例如打开 bilibili 输入 LLM 并观看视频是不需要登录的，但是这个操作会引导用户完成登录，而且一步一步分析截图，速度很慢。

体验链接：https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29597918.0.0.58097b08u8aTm3&tab=demohouse#/experience/adk-computer-use/mobile

**MCP: **

论坛介绍


Qoder ：Agentic 编程平台【回放重点】

**体验：**写小游戏有 bug（好像选不了模型？），还需要进一步体验测试。

Qoder：AI Coing 多场景实践与趋势探索专场进行讲解，内容很丰富，感兴趣的可以看这场的回放。

回放链接：https://yunqi.aliyun.com/2025/session?agendaId=6013

官网下载：https://qoder.com/

一篇介绍的博客：https://jishuzhan.net/article/1967418883327442946

会议论坛安排总览：

时间 09:30-10:00 主题 Qoder：以 Spec 驱动，委派智能体开发，构建真实软件

模型进步很快，在促进 AI Coding 的发展

辅助编程（代码补全）、协同编程（多文件编辑）、自主编程（研发任务委派）

为真实软件开发而设计

1. 长期维护角度： 代码和文档不会实时同步更新即文档的更新具有滞后性——通过代码反推写文档（隐形知识显性化 RepoWiki）
2. 先编写规范，明确需求，再委托任务（spec 驱动开发）——要把需求描述很清楚，写 spec 的过程也让 AI 实现
3. 增加对代码工程的理解（持续增强上下文工程能力，理解用户偏好和使用习惯）

RepoWiki

Agent Mode: 基于对话的智能体实时协作

Quest Mode: sepc 驱动的 AI 自主编程

流程 从意图表达到结果确认 （适合长任务）

云端智能体 拓宽 AI Coding 的时间边界（在何时何地都能写代码）

沙箱+智能体：实现多场景覆盖

IDE 命令行 终端

技术架构

长期挑战 好 快 省的权衡

目标： 解决长期任务在效果和成本上的挑战

和 cursor 进行了详细的对比 提升了

未来 AI Coding 的几个判断（自主研发 异步委派任务）

嘉宾 丁宇，阿里巴巴 Qoder 负责人 时间 10:00-10:30 主题 Qoder IDE 背后的技术思考 嘉宾 陈鑫， 阿里巴巴 Qoder 资深技术专

Agent 工具使用 多轮迭代

考虑大模型上下文的成本，不是越长效果越好，考虑上下文的遗忘

模式的更新

大模型的能力不支持端到端研发 长任务效果还不好

三种重要的功能

代码补全 NES

例如 删除一个变量会考虑代码中其它位置的该变量

RepoWiki 工程知识可视化（帮助 AI 理解代码库

容量大 速度快

智能对话

异步委托任务

上下文工程

缓存友好的上下文管理

多智能体架构应对更长更复杂任务

时间 10:30-10:50 主题 用 AI 开发 AI，FunQ 背后的 Qoder 实践 嘉宾 王庆，阿里云智能集团技术专家 前端工程师

FunQ 智能助手

前端的开发

前端工作范式的迁移

人工把控规范和质量

前端框架组合

产品经理 不手动画原型 再转化为前端代码

前端工程化实践

可能会出错 需要认为把控

精细化设计方案

Qoder 协作总结

精细化提示词 省钱

时间 10:50-11:10 主题 穿越代码迷宫，交付快人一步 嘉宾 宋科儒，阿里巴巴国际数字商业集团技术专家 东南亚电商平台

Qoder 在 Java 项目的实践

看复杂项目的挑战（文档 注释 的重要性——变更的复杂性）

原本的处理方式 VS Qoder 解决方式

可以通过文档直接了解项目，文档会更剧 git 操作实时更新 而且文档可以下载

仓库 Wiki 过程图

使用智能对话进行上下文驱动开发

上下文越短越精确 效果就越好

quest 从头到尾完成一个复杂需求 比将其拆分为多个小需求分开完成的效果好，但是可以拆分每个小部分都交给 quest （降低认知复杂度）

人机协同进化

经验分享

注释的同步更新

工程实践经验

可维护性和可迭代性（认知难度 规范 +文档和注释）

CR 代码审查 的重要性

更多取决用工具的人，淘汰的是原地踏步的人

时间 11:10-11:30 主题 Qoder 编程实践：高德团队用 AI 重塑研发效率 嘉宾 王树新，高德大模型应用平台开发工程师

常用工具

工具现存问题

提示词

改善关键信息丢失问题

开发者干的活越来越少

乐聚机器人制造

两岁宝宝在进步，尽管这次仍有很多不足，但距离上次上海的展示进步很大。

有个阿里的负责人说：虽然现在的产品还不是很完美，但希望大家可以尝试体验它，它会慢慢进步完善的。加油！！！

奇墨科技 kymo +dify

升级企业级 开发管理应用平台（加了微信，有纸质材料和电子材料）

比较好奇的是，他们可以利用 dify 做到的管理的智能化达到了什么程度，参考学习一下。

通义灵码【回放】

企业智能化研发升级与最佳实践，主要介绍了不同公司如何利用通义灵码完成提效的一些实践经验。

回放链接：https://yunqi.aliyun.com/2025/session?agendaId=6113

会议论坛内容总览：

技术演进趋势

通义灵码

Coding Agent 流程

Coding Agent 框架

工程感知

后续规划

李永彬 Code LLM 到 Agentic LLM

Agentic Coding LLM

总体介绍偏学术

未来能力演进

**海信集团 **

23 年开始引入 AI 研发

选择通义灵码的原因：成本+安全

代码审查智能体

在提交代码时会自动触发

缺陷自动分析

自动生成测试用例 Excel 思维导图

吉利汽车 AI coding

**郎新：**150 左右人数团队的数据

**Vibe Coding **

了解了一下，vibe coding 大概意思是：开发者只需表达想法（比如用自然语言描述功能），AI 自动生成代码，让整个过程更“有感觉”而非机械敲码。

可以找会议要 ppt

**生成式 AI 卓越架构框架**

所有东西全部开源。

几分钟写的 demo 能用在生产环境吗？

从企业或者老板的角度的思考

企业级 Agent 编排平台 AgentBox

布局 大头 数据 工作流

然后利用现有的 AI 工具进行排兵布阵

可以自动地生成所有的 demo

宣讲内容汇总

AI 时代的企业架构升级战略

嘉宾 韩鸿源，阿里云智能集团公共云事业部首席解决方案架构师

AI 如何在应用系统更好地发挥作用

数量上： 用大于开发

理清楚 什么业务或者工作可以完全交给 AI

东西敢不敢交给模型去做（监控下去做，风险高）

能否用提示词就直接完成，而不是调用大量其它 AI 资源（成本 效率）

AI Langing zone 存放和 AI 有关的东西 方便后续管理与使用

AI 驱动，阿里云基础设施的创新与发展

嘉宾 吴结生，阿里云智能集团弹性计算产品线负责人、存储产品线负责人；Eric van Rossum，SAP 行业与全球化首席产品官，SAP Business Suite 首席营销官

增加了一些实例（中小企业入门 内存增强），比较小的企业也有比较多的需求，AI+完成业务或者转型。

飞轮效应（人工智能 数据 应用程序）

大数据 AI 平台：构筑 Agentic AI 的核心基石

嘉宾 汪军华，阿里云智能集团计算平台事业部负责人；Deepu TALLA，NVIDIA 机器人与边缘 AI 副总裁；陈晓智，卓驭 AI 首席技术官；王潜，自变量机器人创始人兼 CEO

Agentic AI 到 physical AI （物理 AI）

构建全知全感的世界模型 实时空间感知-理解世界

英伟达+阿里云

开放式机器人开放平台（NVIDIA Isaac）

模拟 训练 应用

利用数据增强缓解数据稀疏性

以下可以官网使用

千问 3 利用 paiMoE 提升训练效率（Tangram MMoE 高性能优化 ChunkFlow 高效长序列 SFT 训练优化）

PAI-RL 重塑 RL 训练框架

PAI-EAS 面向 Agentic AI 时代的推理基础设施全面升级

data infa

提供定制模型 模型定制低门槛 让每个企业都拥有专属大脑

模型定制（模型选择 模型微调 模型压缩（模型量化 模型蒸馏） 模型评测 模型部署）

**卓驭 与阿里 为车企提供 AI 解决方案？软硬件一体的解决方案**

**maxCompute** 【数据仓库】

openlake

助力淘天系统升级

闪购业务开发周期从周寄升级为天级

自变量机器人

构建物理世界的基础模型

开发思路 先有 AI 再有硬件 （完全适配）

未来： 机器人进入千家万户（具身智能）

阿里云大数据 AI 平台

DataWorks 面向 Agentic AI

重构数据平台的智能中枢（Copilot 智能 SQL 编程助手、

Agentic Search 服务：可以构建智能体 多模态分析和理解 对接了阿阿里云其它产品的 MCP PAL 自主代码生成

瑶池数据库：多模态 AI 数据底座，智能数据管理平台

嘉宾 李飞飞，阿里云智能集团数据库事业部负责人；胡刚，财联社总经理；Ian Pritchard，宏利亚太首席技术官

Lindorm 多模数据一体管理与一站式检索

AnalyticDB AI 原生的多模数据湖仓 （kimi、通义构建在这上面）

基于 RAG 和长长记忆构建 AI 上下文工程

PolarDB 将大模型融入云原生数据库

Tair AI 时代分布式缓存 为大模型提供记忆

DBaaS 统一

DMS OneMeta AI

统一管理多源异构的数据 非常便捷高效地管理数据

DMS OneOps 数据工作流自动化与编排

高效实时传入数据 DTS One Channel For AI :同步过程中做特征提取 高效做 data+AI 数据传输与准备通道

Data Agent

**Ali Data Agent **开箱即用的企业 AI 数据助理

使用链接：https://agent.dms.aliyun.com 【后面有时间，统一再试试不同的 data agent 的效果】

菜鸟 Chat2Excel

通义千问应用：DMS ChatBI 数据助手

其它

**九章爱学**：基于九章大模型的 AI 学习系统【https://www.laoshibang.com/home】

备注： 看看有没有新的关于学习有关的数据集、现在 AI +学习大概是一个什么模式、课程内容的调整。

**笔格 ppt：**体验了一下 PPT 生成效果一般

使用链接：https://bigppt.cn/

使用首页：注册可以免费使用 5 次。（感兴趣的可以体验试试）

一些交流体会

1. 使用 AI 插件/AI agent 时候能够掌控代码，否则容易被牵着走（完成效率 完成质量）以排序代码为例（学生上课 基础知识的学习） 2. 提示词很重要！！！（还是得花点时间研究提示词） 3. 上下文管理的优化 4. 代码的文档很重要 5. 还是需要花时间去实际体验，才能感受到 AI 工具带来的便利或者说感受到不同 AI 工具之间的差异 6. AI 时代，淘汰的不是没有培养过的年轻人，也不是经验丰富 30+甚至 40+的资深工程师，而是没有跟上技术的变更学习且安于现状的人。 7. 加油！！！！

其它讨论比较多的汇总


【Qoder】