随笔列表第4页 - 阿里云云原生

2026年8月

国内首批，阿里云 STAROps 通过《智能原生软件工程》系列标准认证

摘要：会上，围绕软件 AI 原生端到端交付的关键环节，中国信息通信研究院持续推进《智能原生软件工程》系列标准建设及测评工作，并向阿里云全域智能运维平台 STAROps 颁发《智能原生软件工程》系列标准的认证证书，系国内首批。阅读全文

posted @ 2026-08-03 13:51 阿里云云原生阅读(11) 评论(0) 推荐(0)

只有日志告警不够：构建 AI Agent 时代的可解释性“全息审计”体系

摘要： 7 月，我们发布了阿里云 Agent 观测与优化平台AgentLoop，面向 Agent 提供观测与审计、评估与实验、持续优化等能力。本文将从审计视角分享我们的认知和实践。阅读全文

posted @ 2026-08-03 13:43 阿里云云原生阅读(6) 评论(0) 推荐(0)

2026年7月

RocketMQ 高可用创新论文入选 ACM FSE：无需复制业务数据，实现有状态服务秒级接管

摘要：近日，阿里云消息团队发表的 Apache RocketMQ 高可用创新论文《无业务数据复制的故障接管：面向有状态服务的协议级安全接管》（英文原名：Replication-Free Failover: Protocol-Fenced Takeover for Stateful Services）入选 FSE 2026 Industry Papers Track。阅读全文

posted @ 2026-07-31 20:33 阿里云云原生阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

RocketMQ-A2A 创新论文入选 ACM FSE，定义 AI Agent 可靠协作新范式

摘要：近日，由阿里云消息团队发表的 Apache RocketMQ 创新论文《面向大规模多智能体协作的会话级可重放事件流》（英文原名：RocketMQ-A2A: Reliable Session-Level Replayable Event Streams for Large-Scale Multi-Agent Collaboration）入选 FSE 2026 Industry Papers Track。阅读全文

posted @ 2026-07-31 18:34 阿里云云原生阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

一个多 Agent 零人工运维系统的设计复盘：4 个 Agent、7 个 Skill 与 9 条工程判断

摘要：这篇文章不贴代码。它讲的是我在做这个 Demo 的过程中想通的 9 条工程判断，以及为什么我认为这 9 条判断决定了一个多 Agent 系统能不能扛真实业务。阅读全文

posted @ 2026-07-30 17:41 阿里云云原生阅读(23) 评论(0) 推荐(0)

一周上线！信永中和基于阿里云 AgentTeams + AI 网关打造多智能体 AI 平台

摘要：信永中和结合自身业务特点和数字化基础，与阿里云开展合作，引入 AgentTeams 多智能体治理与协作平台及 AI 网关，共同推进企业级多智能体 AI 平台建设。阅读全文

posted @ 2026-07-30 14:35 阿里云云原生阅读(196) 评论(0) 推荐(0)

将内核专家经验封装进 Agent：SysOM 巡检 Skill 开源，赋能你的运维自动化闭环

摘要：本文中 SysOM 为阿里云操作系统控制台运维组件，SysOM 技能包是 SysOM 的 skills 合集。阅读全文

posted @ 2026-07-29 15:54 阿里云云原生阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

专为 Managed Agents 而生的 Harness 底座：AgentScope 2.0

摘要： AgentScope 2.0 定位面向企业级分布式场景，它既可以做分布式 Agent Framework，用来开发企业内的 DataAgent、SreAgent 等，又可以用同一套 Harness 撑起企业内的 Managed Agents，成为 Managed Agents 底层的 Agent Runtime。阅读全文

posted @ 2026-07-28 15:54 阿里云云原生阅读(57) 评论(0) 推荐(0)

亚太唯一！阿里云跻身 Gartner 可观测魔力象限“挑战者”象限

摘要：近日，全球权威咨询机构 Gartner 发布 2026 年《可观测魔力象限》（Magic Quadrant™ for Observability Platforms）报告，阿里云成功跻身“挑战者”象限，成为亚太地区唯一入选厂商。阅读全文

posted @ 2026-07-27 13:56 阿里云云原生阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

告别“玄学”调参：如何让 Agent 从真实执行路径中自动挖掘优化经验？

摘要： AgentLoop 的 Agent 经验自进化以真实运行轨迹为起点，将高噪音 Trace 转化为高价值 Trajectory，自动挖掘成功路径和失败模式，再通过 Skill 与 CLI 把相关经验带回 Agent 的下一次执行。阅读全文

posted @ 2026-07-27 13:37 阿里云云原生阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

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