06 2026 档案
摘要：过去几个版本里，Higress 的 AI Gateway 能力一直围绕一个方向演进：让不同模型服务尽量通过统一入口接入，同时少让业务应用自己处理协议差异。v2.2.3 继续在这条线上做了增补，并修掉了一批协议兼容上的小毛病。
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摘要：当 AI Agent 开始全面重塑企业效率，真正的“工程化难题”也接踵而至：多个 Agent 如何协作与治理？模型与工具如何统一管控、安全合规？面对长任务与高并发时如何稳定运行？每一次 Agent 决策上线后，由谁把关、谁来解释？ 阿里云专家现场拆解投产难题，邀你一起聊聊： 1）直击“生产”痛点：解
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摘要：阿里云消息队列 Kafka 版此次推出的原生消息入湖能力，正是为了破解上述难题。用户只需在控制台为指定 Topic 开启入湖配置，Kafka Broker 即可在后台自动完成数据格式转换、Schema 提取、分区写入与元数据提交，全程无需编写任何 ETL 代码，也无需维护额外的计算集群。
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摘要：6 月 25 日，阿里云飞天发布时刻发布阿里云 Skills 官网，以 Agent 为新的操作主体，重构云能力的统一调用入口。
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摘要：Local mode 更轻量——无需接入 Nacos AI Registry，仅在本地构建中心仓库，并默认以软链接方式关联各 Agent 的 Skill 目录。
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摘要：这次 LogStore 原生支持 update/delete，核心设计原则是：追加写仍然是主路径，修改与删除是面向已有数据的补充路径。
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摘要：AgentRun 把这些工作收敛到平台内。开发者在工具市场中选择、安装并绑定工具后，Agent 即可在对话中触发调用；调用链路则通过调试面板和链路追踪呈现。开发者关注的是“给 Agent 配置哪些能力”，平台负责承接工具运行、适配和可观测性。
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摘要：这篇文章要解决的就是这个问题：如何用一套 SDK，让 Electron 应用从“黑盒”变成“全链路可观测”，让桌面 Agent 监控真正触手可及。
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摘要：本文围绕“零 ETL”这一趋势，讨论流数据入湖为什么需要做架构减法，并结合 Kafka × Table Bucket 的实践，分析一种将通用入湖能力前移到消息与表存储链路中的方案，如何在降低复杂度的同时，兼顾实时性、一致性、Schema 演进、CDC 语义与开放生态兼容。
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摘要：Qoder 知识引擎 2.0 围绕"编译式知识"这个理念，结合软件工程的真实场景，给出了四个层面的答案：怎么凝练知识、怎么让知识活着、能力栈怎么搭、企业怎么真正用起来。
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摘要：AgentLoop 是阿里云推出的面向企业级智能体的一站式自进化平台，提供 Agent 全栈观测与审计、Agent 评估与实验、Agent 资产管理与持续优化等核心能力，帮助企业构建智能体进化数据飞轮。
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摘要：AgentTeams是阿里云提供的企业级多智能体治理与协作平台，帮助企业统一创建、调度和监控 AI Worker（智能体），集中管理模型配置和团队权限。本文介绍 AgentTeams 的产品定位、核心功能、应用场景和支持地域，帮助开发者快速了解平台能力。
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摘要：作为 OpenTelemetry 官方维护的开源项目，OBI 一句话概括它做的事情：利用 Linux 内核的 eBPF 技术，在不修改任何应用代码的前提下，自动拦截和分析进出应用的网络流量以及 GPU 操作，生成符合 OpenTelemetry 标准的 trace 和 metrics。
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摘要：AgentRun 的定位正是把这部分工程复杂度收敛到平台：用 A2A 开放协议打破智能体孤岛，用工作空间提供生产级管理，让开发者把精力放回 Agent 能力本身。
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摘要：阿里云云监控 CLI（aliyun cms2）提供统一、稳定、可审计的能力入口，CMS Agent Skill[1]则把云监控领域的业务语义和操作流程沉淀为 AI Agent 可理解、可执行的工作流。
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摘要：Agent = Model + Harness，这个公式因为非常简洁的概括了 Agent、Model、Harness 三者之间的关系，并且对 Agent 质量的提升给出了清晰的投入方向，因此获得了市场的共识。
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摘要：AgentScope Java 2.0 的 AgentScope Harness 模块走的是同一条路。本文以官方示例 agentscope-examples/agents/agentscope-codingagent 为线索，讲清楚一个生产级 Coding Agent 是怎么用 Harness 拼出来的 —— 每一行配置解决了什么问题，怎么从本地 CLI 一路演进到挂在 GitHub Webhook 后面的企业服务。
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摘要：无独有偶，云计算将安全护栏用于资源的约束，AI 网关将安全护栏用于约束模型的输出，Anthropic 则将安全护栏用于约束两个模型之间的路由。约束对象在变化，但设计思路是一脉相承的。本文以安全护栏为主线，厘清其在以上主流场景的功能定位和实现原理。
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摘要：阿里云 AI 网关正式上线 FinOps 能力，从“消费者配额”切入，让企业在大模型调用的每一个环节都做到心中有数。
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摘要：近日，Agentic AICon —— 智能体基础设施与 AgentOps 专场圆满落幕。本场活动吸引了 180+ 名技术从业者参与，现场聚焦 Agent 规模化落地的基础设施层，深度分享了 Agent Infra、HiClaw、AgentRun、AgentLoop、STAROps、RocketMQ 等相关议题，系统拆解了企业 Agent 从构建部署、规模化运行、观测评估到智能运维的全生命周期工程实践。
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摘要：本文要介绍的 LoongSuite-Pilot × 阿里云日志服务 SLS 组合，正是这套度量层的工程落地：LoongSuite-Pilot 按 LoongSuite GenAI 语义规范统一采集异构 Agent 的事件流，SLS 看板把事件解释成可下钻、可归因、可行动的组织级度量。
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摘要：现代语言模型智能体已经成为多步执行系统。它们使用工具、保持状态、从失败中恢复、校验中间结果，有时还会把工作委派给其他智能体。
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摘要：关于智能运维，在讨论“AI 会替代多少运维工程师”之外，企业更关心真实环境下的落地问题怎么解决，比如跨云环境下数据怎么打通，复杂系统的告警噪声怎么治理，运维团队的角色到底在往哪个方向变。 我是宋鸣，吉利汽车用户数据中心数据质量部长。伴随吉利业务的快速发展与整合，我们的系统规模和复杂度都在指数级增长，
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摘要：本文将介绍 CMS CLI 的应用接入能力，并重点演示如何通过 AI Agent Skill 实现 K8s 场景下的自动化接入。
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摘要：阿里云中间件 MSE 团队正式推出 AI 任务调度[1]产品，统一管理和调度 Agent 的定时任务，提供高稳定、高安全、可观测的 AI 任务解决方案，结合 Agent Sandbox[2]运行时，可以做到动态休眠/唤醒 Agent，帮助成本下降 90% 以上。
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摘要：本月可观测热文回顾 文章一览： 让 Coding Agent 从黑盒到透明：阿里云 Agent 观测审计数据采集实践 重磅发布丨云监控 AI Agent 可观测，企业生产级 Agent 首选全域观测平台 阿里云正式发布 RCA Benchmark，业界首个面向 Agentic Ops 的根因分析开源
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摘要：AgentScope Java 2.0 正是面向这些企业级需求展开的一次系统性升级——延续 1.0 的“透明开发”理念，把“让智能体在企业环境中可靠运行”做成框架内生能力，进一步聚焦真实场景下的稳定运行、安全控制、分布式部署与接入需求。
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摘要：如果我们只看 Agent 如何获取依赖/关系信息这一条线，过去三年差不多走过了三个阶段。每一代都解决了上一代的核心痛点，也暴露了新的瓶颈。下面的演进对比中，我们用运维场景的例子来串联。
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摘要：点击此处，了解微服务引擎 MSE 产品详情。
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摘要：阿里云基于 OpenTelemetry (OTel) 社区标准，结合自身在可观测领域的深度实践，打造了一套覆盖三大类 Agent 形态的完整数据采集方案，并在 OTel GenAI 语义规范基础上推出了 LoongSuite GenAI 可观测语义规范。本文将系统介绍这套方案的设计理念、技术实现和使用方法。
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摘要：6 月 5 日上海，2026 Agentic AICon「智能体基础设施与 AgentOps」专场，聚焦 Agent 规模化落地的基础设施层，覆盖从构建、部署到规模化运行的全生命周期，为企业智能体工程化落地提供完整路径。
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摘要：SkillClaw 是高德技术团队提出的一个框架，论文《SkillClaw: Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver》已在 arXiv 发表，代码在 GitHub开源。
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摘要：阿里云云监控正式发布上线 AI Agent 可观测产品，帮助用户实现 Agent 执行过程的全链路追踪、实时健康度监控和数据驱动的持续优化。本文将从产品架构、核心能力和典型场景三个方面，全面介绍这一产品如何为 AI Agent 的生产落地保驾护航。
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摘要：Blade AI 是 ChaosBlade 生态的智能代理层。它不替代 ChaosBlade，而是接管“人 → ChaosBlade”之间的所有繁琐环节。
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