12 2025 档案
摘要：从 S3 到 SLS 的数据导入，看似简单的数据搬运工作，实则是一个需要精心设计的系统工程。我们通过双模式智能遍历解决了文件发现难题，通过三种弹性机制实现了流量突发的自动应对，通过写入处理器降低了客户成本。
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摘要：记忆系统使 AI Agent 能够像人类一样，在单次对话中保持上下文连贯性（短期记忆），同时能够跨会话记住用户偏好、历史交互和领域知识（长期记忆）。这不仅提升了用户体验的连续性和个性化程度，也为构建更智能、更实用的 AI 应用奠定了基础。
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摘要：Nacos 作为 AI Registry，不仅是管理传统微服务的核心，更是专为基于 Model Context Protocol（MCP）构建的 AI 应用提供注册、发现和配置管理的核心平台。为了确保这些关键 AI 服务的安全与合规，Nacos 现已深度集成“安全护栏”能力，为您的 MCP 应用提供开箱即用的 Prompt 安全审核。
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摘要：随着 LLM 应用的飞速发展，越来越多的 Agent 应用开始走近每个人。围绕着 Agent 应用的核心，目前业界有零代码、低代码和高代码三条主流的技术路线。AgentScope 作为 Python 社区中受到广泛应用的高代码框架，在 Java 生态下的需求也越来越大。
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摘要：本方案将基于真实的代码实现，向您介绍如何使用函数计算 AgentRun 平台，构建一个现代化的“舆情分析专家”，该系统不仅实现了从数据采集到报告生成的可视化、全流程自动化，更通过流式架构，让洞察实时呈现。
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摘要：在阿里云，我们正站在一个技术转折点上。 今天的大模型不再只是“聊天”——它开始查故障、做决策、自动修复系统。而这一切的前提是：AI 必须真正“看见”这个世界。不是通过摄像头，而是通过千万服务器、百万容器、亿级请求中持续涌出的日志、指标、追踪、eBPF 事件和 Agent 行为数据。这些数据，是系统最
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摘要：告别数据库“膨胀”！借助SLS打造高可用生产级的Dify日志场景，通过将工作流日志从PostgreSQL迁移至SLS，实现存储压力降低95%+、成本下降近10倍，并支持实时分析、监控告警与数据闭环，彻底解决高并发下的连接池打满、慢查询频发等痛点，助力AI应用高效稳定运行！
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摘要：App 上线后，作为开发同学，最怕出现的情况就是应用崩溃了。但是，线下测试好好的 App，为什么上线后就发生崩溃了呢？这些崩溃日志信息是怎么采集的？
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摘要：函数计算 AgentRun 通过完整的模型管理和治理能力，系统性地解决了这个问题。让我们看看它是如何做到的。
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摘要：【北京活动预告】阿里云 AI 原生应用开发实战营——AI Agent 专场，开启报名
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摘要：近日，AgentScope Java V1.0 版本正式发布，全面对齐 Python 版核心能力，为 Java 开发者带来了构建企业级 Agentic 应用强大的开源方案。
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摘要：本文将通过这一典型案例，深入解析 SysOM 在丢包故障排查中的实战应用，展示其如何助力企业高效恢复业务连续性。
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摘要：阿里云云原生团队此次入选奖项覆盖从 AI Infra、数据智能、开源生态到上层架构和智能运维全链路，展示清晰、完整的 AI 原生技术版图，为千行百业智能化转型提供坚实路径指引。
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摘要：智能体工程是将大语言模型（LLM）转化为可靠系统的迭代过程。由于智能体具有不确定性，我们认为，工程师必须通过快速迭代来持续优化其输出质量。
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摘要：近日，AI 原生应用开源开发者沙龙·杭州站圆满落幕。本场活动吸引了 130+ 名技术从业者深度参与，聚焦 AI 原生应用架构领域的开源技术与落地实践，围绕 AgentScope Java 1.0 发布、HiMarket、AgentRun、LoongSuite、RocketMQ 等议题展开深度分享，并设置了动手实操环节。
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摘要：AgentRun 运行时基于阿里云函数计算 FC 构建，继承了 Serverless 计算极致弹性、按量付费、零运维的核心优势。通过深度集成 AgentScope、Langchain、RAGFlow、Mem0 等主流开源生态。AgentRun 将 Serverless 的极致弹性、零运维和按量付费的特性与 AI 原生应用场景深度融合，助力企业实现成本与效率的极致优化，平均 TCO 降低 60%。
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摘要：详解阿里云函数计算 AgentRun，手把手带你走进 Agentic AI 生产时代
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摘要：日志审计 2.0 通过统一的实体模型，它将云上分散的资源操作与底层运行时行为自动串联，打破了数据层级之间的壁垒。这不仅让合规审计能够快速还原完整的证据链，更帮助安全运维人员在复杂的云环境中，迅速定位风险根源，真正实现从“看日志”到“懂业务”的安全运营升级。
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摘要：HiMarket 是开源的 AI 开放平台，帮助企业快速构建 Agent 市场，释放 AI 创新潜能。对企业全员提供高频 AI 场景，释放 AI 创新潜能；为开发者提供 Agent 市场/MCP 市场/Model 市场，提升研发效能；为维护者提供 AI 治理能力，提升 AI 把控力。
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摘要：Agentic AI 的未来，不应被基础设施的复杂性所束缚。AgentRun Sandbox SDK 的开源，正是为了打破这一壁垒。
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摘要：本文将为您介绍 Apache RocketMQ 全新推出的轻量级通信模型 LiteTopic，如何在 AI 应用场景中有效简化系统架构、提升稳定性与可靠性，并结合 A2A（Agent-to-Agent）协议与阿里巴巴 AgentScope 框架的生产实践案例，深入剖析面向智能体通信的落地实践与技术实现。
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摘要：本文将通过复现生产环境案例，当一名 Android 开发同学遇到的线上崩溃问题，该如何通过 RUM 采集的异常数据与上下文进行崩溃的分析与定位，带你完整体验崩溃排查的全流程：从收到告警、查看控制台、分析堆栈、追踪用户行为，到定位根因。
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摘要：AI Agent 正从技术概念快步走向生产应用。但是，开发者和企业从“原型”到“产品”的每一步，都充满了基础设施的挑战。要跨越这道鸿沟，需要的不仅仅是更聪明的模型，而是能全面解决这些问题的基础设施平台。
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摘要：12 月 12 日，“2025 年 AI 云产业发展大会”在北京举行。阿里云凭借创新性将云原生技术栈与 AI 工程化深度融合的技术突破与完整的产品化方案，取得了应用于企业 AI 工程化技术规模落地的实践成果，多项落地实践成功入选“AI Cloud 助力大模型场景化和工程化落地”典型示范案例。
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摘要：精选文章： 算力成本降低 33%，与光同尘用 Serverless AI 赋能影视商业内容生产 ModelScope 模型一键上线？FunModel 帮你 5 分钟从零到生产 助力企业构建 AI 原生应用，函数计算 FunctionAI 重塑模型服务与 Agent 全栈生态 【本不该故障系列】从 r
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摘要：AI Agent 正从技术概念快步走向生产应用。然而，当开发者试图将原型推向生产环境时，一道巨大的“生产化鸿沟”随之显现：众多开源框架虽提供了强大的“大脑”，却缺失了企业级应用赖以为生的“基础设施”。
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摘要：一直以来，Java 语言在金融、政务、电商等领域开发中都占着主导地位，开发者社区对于 AgentScope Java 版本的呼声也非常高，AgentScope 本次也重磅发布了 Java 的 1.0 版本，拥抱企业开发主流技术栈。
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摘要：阿里云 LoongSuite 基于 OpenTelemetry 标准，结合探针增强与自定义扩展，首次实现 WebSocket 全链路可观测，支持 Span 粒度控制、上下文透传、异步衔接与关键性能指标采集。
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摘要：本月可观测热文回顾 文章一览： 低至 1% 性能损耗：阿里云 ARMS 配置模板如何实现精准可控的 JMX 数据采集 容器可观测新视角： SysOM延时监控助力定位业务抖动原因 深度解析 Android 崩溃捕获原理及从崩溃到归因的闭环实践 故障发现提速 80%，运维成本降 40%：魔方文娱的可观测
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摘要：阿里云 UModel PaaS API 发布：通过 Table + Object 双层抽象，屏蔽存储差异、自动处理字段映射与过滤条件，让每一个实体都成为一个‘可调用的对象’，真正实现‘以实体为中心’的智能可观测。
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摘要：为提升顾客体验，东方航空接入阿里通义千问，推出国内航司首个行程规划 Agent，可快速精准解决航班组合、天气&交通查询、时差换算、转机衔接、旅行规划等繁复问题。
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摘要：本文将打破“微调=昂贵+麻烦”的刻板印象。不需要囤积显卡，也不需要精通运维，我们将带你体验一套“DevPod + Llama-Factory的极速组合拳“。
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摘要：阿里云推出图查询能力，基于 graph-match、graph-call、Cypher 三重引擎，实现服务依赖、故障影响、权限链路的秒级可视化与自动化分析，让可观测从‘看板时代’迈向‘图谱时代’。
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摘要：这是一次面向生产级智能体应用的基建大升级，让智能体从“实验室原型”走向“业务落地”。让 Java 开发者轻松构建企业级 Agentic 应用。
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摘要：阿里云微服务引擎 MSE 及 API 网关 2025 年 11 月产品动态
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摘要：JVM 没满，Pod 却挂了？可能是 C2 Compiler 在“偷偷吃内存”。阿里云云监控 2.0 的 SysOM 系统诊断帮你穿透 JNI 黑盒，找出真正的内存元凶！
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摘要：阿里云 Entity 查询应运而生，支持全文检索、字段限定、逻辑组合、跨域联合查询，结合 SPL 实现从‘定位’到‘分析’的一站式闭环，真正让可观测数据‘找得到、看得懂、用得上’。
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摘要：了解 AI 原生应用开发的前沿趋势和核心产品技术，全面 get 典型应用场景及硬核实战经验。
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摘要：通过这套自建的网关服务，使用配置即可实现零代码扩展 Tool，新应用的注册、应用下面工具的扩展、工具 prompt 更新验证都能通过服务集成的可视化控制台，更新发布配置快速完成，接入方式极其简单！更新验证极其快速！同时利用 Nacos 的命名空间能力可以做到服务和工具集的隔离，给不同的用户提供不同的 MCP 工具集。
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摘要：UModel 查询作为 EntityStore 中专门用于查询知识图谱元数据的接口，为可观测性数据建模提供了强大的支持能力。
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摘要：阿里云应用实时监控服务 ARMS 推出的自定义指标采集功能，让 APM 真正深入业务核心，订单、库存、转化率等核心数据尽在掌控！
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摘要：告警太多看不过来？MetricSet Explorer 来帮你“挑重点”：自动识别异常、只能分组聚类、一键定位根因，让百万级指标也能快速洞察。
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摘要：本文将提供基于实操的应对方案，以阿里云云原生 API 网关(Higress 企业版)为例，按步骤详细阐述迁移的操作过程。
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摘要：本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。
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摘要：阿里云 Entity Explorer 正式发布：基于 UModel 的智能实体探索平台，实现亿级实体秒级检索、关系拓扑自动构建、详情页动态渲染，让可观测性从“数据堆砌”迈向“业务洞察”。
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摘要：阿里云 Serverless 应用引擎 SAE 是面向 AI 时代的一站式容器化应用托管平台，以“托底传统应用、加速 AI 创新”为核心理念。它简化运维、保障稳定、闲置特性降低 75% 成本，并通过 AI 智能助手提升运维效率。
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摘要：活动聚焦 AI 时代软件架构的核心命题，深度分享了 AI 原生应用架构趋势与实践、AgentScope 开发框架、AI 开放平台、大模型可观测 & AIOps 等热门技术议题，探讨从基础设施到应用层的协同演进策略与工程实践。
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摘要：阿里云 UModel Explorer 正式发布：告别复杂配置，拖拽即建模，点击即洞察，实现建模、探索、分析一体化，让可观测真正高效协同，开启可视化运维新时代！
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摘要：在 AI Agent 应用加速落地时，开发者和企业面临部署成本高、运维复杂、资源利用率低等痛点。为此，AgentScope 正式集成函数计算 FC，推出 Serverless 运行时，为多智能体应用打造“按需启动、毫秒弹性、零运维”的新一代运行底座！
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