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Sealos 以应用为中心的智能云操作系统

在这场技术分享中,演讲者从当前云原生开发所面临的现实困境谈起,梳理了近年来开发者生产力停滞背后的原因,包括环境配置的复杂性、现代技术栈带来的高认知负荷、部署流程的脆弱性,以及资源与协同成本的不断升高。随着 AI 相关需求的增长和外部竞争节奏的加快,“更快地把想法落地”为企业与团队带来了新的压力,也促使基础设施的模式需要重新审视。 演讲提出了一个应用为中心的“智能云操作系统”视角,将传统以组件拼装为主的云资源管理方式对比于统一系统式的抽象,并展示了相应体系在架构和能力上的设计理念。例如,通过将底层计算、存储、网络资源抽象为统一池,将复杂性封装在系统内部,让开发、部署、数据库管理等常规环节以更一致的方式呈现;同时以自动化能力支撑环境一致性、生命周期管理与资源洞察等任务,减少人为操作带来的不确定性。 PPT 内容中也展示了智能化能力在开发流程中的几种典型应用方式,包括一键式的环境准备、预配置的开发沙箱、对话式操作界面,以及在需求阶段通过交互式澄清减少模糊性等手段。通过将开发环境、数据资源和运维能力标准化,系统能够为代码生成代理、对话式工作流和多种 AI 编程模式提供更加稳定的运行基础。 此外...

基于模力方舟的 AI 应用工程化实践:从模型能力到真实场景落地

在讨论 AI 应用从开发到落地的最佳路径时,一个关键前提是:当下的工程实践正在被模型、数据和算力重新塑造。开源中国与 Gitee 多年的社区积累,成为这一转变的重要基础:自 2008 年以来,中国最大的开源社区已经沉淀超过 1100 万注册用户、数万开源项目、以及高活跃度的技术内容生态。而作为全球第二大代码托管平台,Gitee 每天产生超过 2 亿次代码拉取,注册开发者超过 1350 万,托管仓库数超过 362 万。这一开发者基础,为 AI 应用的工程化提供了天然的土壤。 在 DevOps 领域,国内团队长期面临国外工具难以完全匹配本地化诉求的问题。Gitee 通过统一流程管理、核心资产管控与效能洞察,将项目管理、代码管理、流水线、文档、扫描、测试、交付等环节整合在一起,形成可替代的全域 DevOps 研发体系。这为进一步承载 AI 应用的工程链路提供了稳定底座。 在此基础上,模力方舟(Gitee AI)被设计为一个面向开发者、企业与终端场景的 AI 应用共创平台。它整合模型服务、Serverless 化能力、API 组合与应用生命周期管理,并依托 Gitee 既有 DevOps 能力...

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