摘要:
依托钉群无人值守、跨群会话记忆、组织知识检索及前端专业 Skill,阿里云云原生消息前端团队自研的内部研发协作平台 Domino 正经历关键演进——从单一的代码执行工具,升级为能够理解团队上下文、持续沉淀演进并闭环真实交付的研发 Agent 系统。 阅读全文
posted @ 2026-09-10 17:57
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摘要:
经过评估,乐檬选择以阿里云云监控 2.0 以及全域智能运维平台 STAROps 为核心完成这次升级。 阅读全文
posted @ 2026-09-09 16:52
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摘要:
为了让更多企业看清 Agent 上线后的真实运行状态、建立可评估与可优化的工程闭环,我们于 8-9 月在北京、上海、深圳三城发起「Agent 评估与优化 · Close the Loop」的系列开发者沙龙,集中分享我们在 Agent 观测、审计、评估、实验回测、优化等方面的实践。 阅读全文
posted @ 2026-09-09 16:17
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摘要:
业务的并发单元是「用户」,传统 Topic 的隔离单元却是「队列」。错位之下,用户级隔离、限流、挂起全得业务代码自己补,等于在 MQ 之上再造一套 MQ。百炼资产中心用 RocketMQ LiteTopic 把「用户」变成原生隔离单元:一个用户一个 Topic,业务侧不自建路由层与限流层。 阅读全文
posted @ 2026-09-08 15:38
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摘要:
ReAct 成功证明了「对人类智能进行抽象建模」可行。多 Agent 协作同样应从人类组织经验中提取模式——角色分工、目标管理、进度跟踪、集体复盘、经验传承——每条都有对应的工程实现。区别在于:Agent 消除了情绪摩擦和沟通瓶颈,让这些机制以更高频率、更低成本运转。 阅读全文
posted @ 2026-09-08 14:25
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摘要:
Agent 时代,我们真正需要补的不是更多碎片,而是一层能把碎片组织起来的结构。数据只是现象,对象和关系才是系统结构。 阅读全文
posted @ 2026-09-08 11:40
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2026 云栖大会“Agent 工程化:AgentCore 让企业智能体走进生产”论坛,将聚焦企业智能体规模化落地,联合产学研各界专家与先锋企业,全新发布智能体构建和治理平台 Alibaba Cloud AgentCore 及企业级落地白皮书,围绕 Agent 构建、运行、治理、协作、评估、优化全生命周期,为企业将智能体安全、稳定地推向规模化生产提供实践指南,同时结合丰富的客户真实案例,展示阿里云 AgentCore 如何在客户服务、智能研发、自动化运营等场景带来效率提升和业务创新。 阅读全文
posted @ 2026-09-07 18:31
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摘要:
这篇文章想回答另一个问题:为什么一家模型厂商要花这么大精力做一个 Harness,以及它的设计选择对企业意味着什么。 阅读全文
posted @ 2026-09-07 17:38
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2026 年 9 月 5 日至 9 日,AGNTCon + MCPCon、PyTorch Conf China、KubeCon + CloudNativeCon China 等开源 AI 顶会即将在上海举办。阿里云技术专家们将在大会上,为广大开发者带来 Agent 运行时、模型训练和推理、云原生基础设施等领域的开源项目最新进展分享。 阅读全文
posted @ 2026-09-07 16:05
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不少团队可能都有类似经历:一开始自己写 Agent Loop,后来接入 LangChain、LangGraph 等框架,再后来又开始关注模型公司提供的 Agent SDK 和 Harness Runtime。每一次模型能力升级,似乎都伴随着一次架构调整。 阅读全文
posted @ 2026-09-04 17:57
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这一篇是数据飞轮的最后一块、也是最自动化的一块:经验库——让 Agent 从自己的历史运行中自动沉淀经验,越跑越好。最后,我们用消融实验回答一个关键问题:经验注入到底有没有用、怎么用收益最大。 阅读全文
posted @ 2026-09-04 16:19
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阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2026 年 8 月产品动态 阅读全文
posted @ 2026-09-03 16:57
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摘要:
本文将系统介绍如何借助智能体观测与优化平台 AgentLoop,在不牺牲质量的前提下,对 AI Coding 的 token 成本进行科学、系统的优化。 阅读全文
posted @ 2026-09-03 16:34
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摘要:
改 Prompt、换模型、调参数,任何改动都可能“感觉变好了”,但感觉不算数——回归测试里别的题目可能悄悄变差。答案是实验:用数据集里的题目反复回测,用分数说话。 阅读全文
posted @ 2026-09-03 14:44
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摘要:
阿里云可观测 2026 年 8 月产品动态 阅读全文
posted @ 2026-09-02 18:12
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摘要:
STAROps 则把这个过程变得更容易发起和持续:用户直接提问,系统完成数据检查、口径校验、受控查询、费用下钻、资源水位分析和优化建议;数据还没准备好时,也能引导先完成账单同步,再继续分析。 阅读全文
posted @ 2026-09-02 17:58
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摘要:
AgentLoop 的回答是建立一套可量化、可解释、可复用的评估体系——把“好不好”变成一组带权重的分数,把“为什么不好”变成可追溯的证据。本篇以客服 Agent 为例,完整走一遍“黄金指标 → Rubric → 评估器 → 评估任务 → 结果分析”的流程。 阅读全文
posted @ 2026-09-02 17:20
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摘要:
这一篇讲清楚两件事:智能体观测与优化平台 AgentLoop 的数据接入能力是怎么设计的(为什么四种形态的 Agent 都能接),以及如何亲手把一个基于 Claude Code 的 Agent 接入平台。 阅读全文
posted @ 2026-09-01 16:08
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Agent 观测与优化三城巡演丨第二站深圳精彩回顾 & PPT 下载 阅读全文
posted @ 2026-09-01 11:48
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